回归模型一般建立几个变量
回归模型可解决的决策问题-DeepSeek分析第二篇假如筛了如下这些：对于二手车预计价格可以用多元线性回归模型处理，对于未来3年是否保值这类是否问题，可以使用逻辑回归预测未来3年可保值(p 0.5)的概率。模型选择之后，可能还需要解决一些疑问：1. 自变量的处理年份，它本身是个数值，但该数值并没有任何物理含义，需要加工一下让等我继续说。
线性回归模型中,多重共线性和相关性之间的差异在机器学习中，线性回归分析是根据一个或多个自变量与目标变量之间的关系预测结果的众多强大工具之一。然而，模型中存在的多重共线性和相关性可能会导致结果不准确和过于乐观，以及错误的结论。多重共线性当线性回归模型中的两个或多个自变量彼此高度相关时，就会发生多重共后面会介绍。
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潍柴动力申请电池健康状态估算及建模专利,能够快速、准确地估算...预设集成学习算法和预设回归模型建立估算模型；获取待评估电池的实测放电数据；对实测放电数据进行特征提取，以获取特征变量；将特征变量输入估算模型，根据估算模型的输出参数确定电池健康状态估算值。该方法通过构建基于预设集成学习算法和搜索算法进行多级优化的回归模型，估说完了。
施耐德智能技术申请数据异常检测与修正方法专利,提高后续数据处理...该方法包括：基于自回归预测模型，获取待测变量在第一时刻的预测数据；基于第一检测规则，对待测变量在第一时刻的真实数据进行异常检测；如果异常检测的结果为异常，将真实数据修正为预测数据。通过该方法，当检测到待测变量在第一时刻的真实数据为异常数据时，可以及时地将待测变是什么。
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