预测模型有哪些 (预测模型有哪几种)

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• 预测模型有哪些
• 摘录-能够预测用户满意度的一种方法——卡诺模型
• 几种经常出现的预测模型

预测模型有哪些

预测模型有哪些如下：

预测模型是一种应用现有数据来预测未来事情或结果的方法。

以下是经常出现的几种预测模型及其引见和相关裁减：

线性回归模型：线性回归模型是一种基本的预测模型，它经过建设线性相关来预测因变量与自变量之间的相关。

它基于最小二乘法来确定最佳拟合直线，以在训练数据上最小化预测误差。

线性回归模型实用于延续的数值预测，并且在解释变量和指标变量之间存在线性相关时体现良好。

相关裁减：

多元线性回归：思考多个自变量之间的线性相关，可以更准确地预测因变量。

岭回归和Lasso回归：经过添加正则化项，管理模型的复杂度，防止过拟合疑问。

多项式回归：将自变量的高次项引入模型，实用于非线性相关的预测。

逻辑回归模型：逻辑回归模型用于启动分类预测。

它经过将线性回归模型的输入映射到一个概率值，而后依据阈值启动分类判别。

逻辑回归模型实用于二分类或多分类疑问，罕用于预测概率、危险和类别。

二项逻辑回归：解决二分类疑问，输入结果为两个类别之一的概率。

多项逻辑回归：解决多分类疑问，输入结果为多个类别之一的概率。

决策树模型：决策树模型驳回树状结构来启动预测。

经过将输入空间划分为不同的区域，每个区域对应一个预测结果，最终构成决策树。

决策树模型可以解决团圆和延续型数据，并且关于特色的解决较为灵敏。

随机森林：由多个决策树组成的集成模型，经过投票或平均来启动预测，提高了模型的稳固性和准确性。

梯度优化树（Gradient Boosting Tree）：经过迭代地训练一系列弱学习器并优化损失函数，逐渐构建弱小的预测模型。

允许向量机：允许向量机（Support Vector Machine，SVM）经过在不同类别之间找到最佳的超平面来启动分类预测。

SVM可以解决线性和非线性分类疑问，并且在解决高维数据和边界不显著的状况下体现良好。

核允许向量机：经过经常使用核函数将输入空间映射到高维特色空间，从而解决非线性分类疑问。

允许向量回归：用于延续数值预测，经过找到最佳的超平面来拟合数据。

神经网络模型：神经网络模型是基于人工神经元构建的模型，可以模拟人脑的消息解决形式。

它经过多个神经元的衔接和档次结构启动预测。

神经网络模型实用于解决少量数据和复杂相关的预测疑问，并且在图像识别、人造言语解决等畛域体现杰出。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：专门用于图像解决的神经网络模型，提取图像的特色并启动分类预测。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：在序列数据解决中运行宽泛，具备记忆才干，实用于期间序列和人造言语解决等义务。

这些预测模型在不同的场景和疑问中具备各自的长处和实用性。

依据数据类型、疑问类型和数据量的不同，可以选用适宜的预测模型来启动准确的预测和决策。

摘录-能够预测用户满意度的一种方法——卡诺模型

很多时刻，产品经理都会被滚滚而来的各种需求淹没。

究竟哪些用户是用户真正青睐的需求呢？哪些是一些伪需求，或许是负面的需求呢？这都须要产品经理对其启动琢磨与分辨。

近日，NVIDIA初级设计师 Brian O’Neill 在 Medium上宣布了一篇文章 引见了一个十分有用的剖析模型——卡诺模型（Kano Model）。

1984年，日本东京理工大学传授狩野纪昭(Noriaki Kano)提出了一种模型，可以预测人们对一款产品的满意水平。

从那以后，卡诺模型就逐渐成为一种规范的设计工具，由于它能有效地使人们对一个配置或许想法的好坏做出评判。

该模型的外围准则是，可以沿着五条一模一样的曲线绘制用户满意度。

正如必需的配置一样，用户的满意度也存在限度。

在某一点之前，这些配置不会有什么“收益”。

令人愉悦的配置是用户体验的关键组成局部，不应该被漠视。

但它们的保质期很长，局部要素是它们很容易被模拟。

将一切这些配置联合在一同，不只提供了一个明晰的图形示意，可以看出特色是如何被感知的，而且还可以协助你找出策略方向。

希冀的配置： 应该在这些配置上投入少量资源，由于它们是失掉用户和留下用户的关键，同时也是竞争长处。

必需的配置： 在基本的需求失掉满足之前，应该投入少量资源，失掉满足之后，就不用投入少量资源了。

令人愉悦的配置： 在这里投入资源是可以的，但不要以就义用户希冀和必需的配置为代价。

不过，值得留意的是，令人愉悦的配置往往是建设用户忠实度和口碑的关键。

有关紧要的配置和反配置： 把资源投入在识别这些配置上，免得糜费更多的资源。

想要确定哪个配置属于哪个类别，咱们须要问咱们的用户。

但请记住，用户理论不长于识别或表白他们真正想要和须要的配置。

因此，卡诺剖析须要经过成对提问来解释一个疑问：一个是直观的配置疑问，前面是一个配置阻碍疑问。

关于上方的疑问，用户必定选用以下答案之一： 我青睐这样 我希冀这样 我对此中立 我可以接受 我不青睐这样 你可认为你的待办事项列表中的每一个配置都预备一份完整的问卷。

而后，可以经过在上方这种表格绘制结果来剖析每个用户的答案。

剖析表会通知你用户对每个配置的感触，从而可以得出在卡诺模型中哪个配置属于哪个类别。

应该清楚的是，假设当一个配置存在的时刻，用户很青睐，当其不不存在的时刻，用户就不青睐了，那么这就是一个用户希冀的配置。

当答案显著相互矛盾时，就会产生疑问。

（这理论代表着用户对这些疑问不了解。

在你汇总了一切的结果之后，就可以计算出满意度和不满意度系数了。

满意度系数是一个介于0到1之间的数：越凑近1，就代表该配置对用户的满意度影响越大。

不满意度系数是一个介于0到-1之间的数：越凑近-1，就代表该配置对用户的不满意度影响越大。

咱们用上方这个两个公式计算系数： 比如说，最后的考查结果如下： 希冀:5% 必需:12% 令人愉悦:4% 有关紧要:23% 反配置:31% 相矛盾的答案:25% 这样就能得出以下论断： 满意度：（4+12）/（4+5+5+23）=0.2045 不满意度：（5+12）/（4+5+12+23）*（-1）=-0.3864 卡诺剖析不只老本低又易于口头，并为判别用户真正想要的产品配置提供了明晰的结果。

它还提供了硬数据，让每团体都脱离了成见或短视思想的圈套。

也没有必要大费口舌，与外部的利益相关方争执和探讨哪些配置是应该添加或扫除的。

数字不会说谎！

几种经常出现的预测模型

几种经常出现的预测模型包含线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、允许向量机（SVM）以及神经网络模型等。

1. 线性回归模型：线性回归或许是最便捷的预测模型之一。

它的基本思想是经过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量（指标）基于一个或多个自变量（特色）的值。

例如，在房地产畛域，线性回归可用于预测房价，其中房子的面积、房间数等可以作为自变量，而房价则是因变量。

2. 逻辑回归模型：只管名字中有“回归”，但逻辑回归实践上是一种分类方法。

它用于预计某个实例属于特定类别的概率。

例如，在信贷审批环节中，逻辑回归可用于预测放开人能否有或许守约，基于其信誉历史、支出等要素。

3. 决策树模型：决策树是一种易于了解和成功的预测模型，它经过一系列的疑问（由节点示意）对数据启动分类或预测。

每个节点都基于某个特色启动决裂，直抵到达叶节点（决策结果）。

例如，在医疗诊断中，决策树可依据患者的症状和体征来预测其或许患有的疾病。

4. 随机森林模型：随机森林是一种集成学习方法，它构建多棵决策树并对它们的预测结果启动平均或投票，以提高预测的准确性和稳固性。

随机森林在解决大数据集、解决缺失值和意外值以及特色选用方面具备长处。

5. 允许向量机（SVM）：SVM 是一种宽泛用于分类和回归剖析的监视学习模型。

它的基本思想是在高维空间中寻觅一个超平面，以最大化地将不同类别的实例分隔开。

SVM 在解决高维数据、非线性疑问以及形式识别方面体现杰出。

6. 神经网络模型：神经网络，特意是深度学习网络，是近年来在人工默认畛域取得严重打破的预测模型。

它们经过模拟人脑神经元的衔接形式，构建一个高度复杂的网络结构来学习和预测数据。

例如，在计算机视觉畛域，卷积神经网络（CNN）可用于图像识别和分类义务；在人造言语解决畛域，循环神经网络（RNN）和Transformer等模型可用于机器翻译和文本生成等义务。