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在选择线性回归或非线性回归对此数据进行建模时感到困惑

线性回归和非线性回归是统计学中常用的建模方法，用于预测因变量与一个或多个自变量之间的关系。在选择线性回归或非线性回归对数据进行建模时，可以根据以下几个方面来进行判断和决策：

数据特征：首先需要对数据的特征进行分析，判断因变量与自变量之间的关系是否呈现线性趋势。如果数据呈现明显的线性关系，则选择线性回归模型；如果数据呈现非线性关系，则选择非线性回归模型。
模型复杂度：线性回归模型是一种简单的模型，假设因变量与自变量之间的关系是线性的。非线性回归模型则可以更灵活地拟合数据，但模型复杂度较高。如果数据的非线性关系较为复杂，可以考虑使用非线性回归模型。
模型解释性：线性回归模型具有较好的解释性，可以通过回归系数来解释自变量对因变量的影响程度。非线性回归模型的解释性相对较差，因为非线性模型的关系函数通常较为复杂。
数据量和样本分布：线性回归模型对数据量和样本分布的要求较低，适用于小样本和正态分布的数据。非线性回归模型对数据量和样本分布的要求较高，需要更多的数据和更合适的样本分布。
预测准确度：根据实际需求和预测准确度的要求，选择合适的模型。线性回归模型在数据呈现线性关系时可以有较好的预测效果，非线性回归模型可以更准确地拟合非线性关系。

总结起来，选择线性回归或非线性回归建模取决于数据特征、模型复杂度、模型解释性、数据量和样本分布、预测准确度等因素。根据具体情况进行综合考虑，选择最适合的建模方法。

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机器学习常用的回归预测模型（表格数据）

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