回归模型建造过程

回归模型建造过程一般包括以下步骤：

1. 数据收集：收集相关数据，包括自变量和因变量。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理、标准化等操作，使得数据适合用于建模。

3. 特征选择：根据领域知识和统计分析方法，选择对目标变量有影响的自变量。

4. 模型选择：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的回归模型，例如线性回归、多项式回归、岭回归、lasso回归等。

5. 模型训练：使用训练数据集对所选的回归模型进行训练，得到模型参数。

6. 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，通常使用均方误差、平均绝对误差等指标来评估模型的预测性能。

7. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，例如调整模型参数、增加或减少自变量等。

8. 模型应用：使用优化后的模型对新数据进行预测或者解释模型参数来得到对问题的深入理解。