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回归的目的是为了找到最优拟合，会输出连续数据，评价方法是均方误差、均方根误差、平均绝对误差。
回归算法是有监督学习，解释变量（x）与观测值（因变量y）之间的关系，输入值（属性值）是一个d维度的属性/数值向量
应用场景：
•汽车销量预测
•房价预测
产品支持的回归包含线性回归、决策树回归、XGBoost回归、LightGBM回归。