介绍AI regression

什么是 AI 回归（Regression）？

AI 回归是一种监督式机器学习方法，用于预测一个连续值。与分类（Classification）不同，回归的目标不是判断“属于哪一类”，而是预测一个数值。

✅ 实际应用例子

例子：预测房价

• 目标：使用历史数据预测一套房子的价格。

• 输入特征（Features）：

• 房屋面积（平方米）

• 卧室数量

• 房龄

• 所在位置（可以编码成数值）

• 输出（目标值）：

• 房价（如：￥850,000）

模型类型：线性回归（Linear Regression）或更复杂的如随机森林回归（Random Forest Regression）、神经网络等。

🧮 简单数学模型：线性回归

假设模型为：

$$\text{价格} = w_1 \cdot \text{面积} + w_2 \cdot \text{卧室数} + w_3 \cdot \text{房龄} + b$$

训练过程中，AI 会调整权重 $w_1, w_2, w_3$ 和偏置 $b$，使预测值尽可能接近真实房价。

🧠 AI 如何学习？

1. 提供历史数据（已知房价）。

2. 计算模型预测值与真实值的差距（损失函数）。

3. 通过梯度下降等算法，自动调整参数。

4. 训练结束后，模型可以对新房子进行房价预测。

下面用 Python 展示一个简单的代码示例：