基准回归模型是什么?

基准回归模型是机器学习中的基础模型，用于预测连续型数值。它通过输入特征与输出值之间的线性关系建立预测方程。常见的基准模型包括线性回归、决策树回归和平均值回归。这些模型简单快速，常作为评估复杂模型的参照标准。实际应用中，基准模型能快速验证数据集的基本趋势。

基准模型的作用

基准模型提供性能下限，帮助判断其他模型的改进空间。比如房价预测中，基准模型可能仅依赖房屋面积。如果更复杂的模型预测误差比基准高，说明模型设计有问题。基准模型还能快速测试数据质量，发现异常值或缺失值的影响。实际项目中，工程师常先建立基准模型再逐步优化。