回归问题在值除以100时得到更好的结果

回归问题指的是利用数学和统计方法对变量之间的关系进行建模和预测的一种分析方法。它适用于分析自变量与因变量之间的函数关系，并预测因变量的值。当将值除以100时得到更好的结果是指，在某些情况下，对因变量进行缩放可以改善回归模型的性能。

缩放是数据预处理的一种常见技术，用于将不同量级的数据转化为相对统一的范围，以避免某些变量对模型的影响过大。在回归问题中，如果因变量的数值范围较大或者差异较大，可以尝试将其除以一个常数进行缩放，以使得数值范围更为接近，更容易进行建模和预测。

除以100是一种常见的缩放方式之一，通过将因变量的值除以100，可以将数值范围缩小，使其更易于处理。这种缩放方式在某些情况下可能能够提高回归模型的性能，例如在使用某些优化算法时，可以更快地收敛到最优解。然而，是否适用于具体的回归问题，还需要根据数据特征和具体情况进行评估和验证。

对于回归问题中的值除以100时得到更好结果的应用场景，一般没有明确的规定或限制，而是根据具体问题和数据特征进行判断。在实际应用中，可以尝试不同的缩放方式和参数，通过交叉验证等方法评估模型性能，选择最适合的缩放方式。

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