使用回归模型进行预测的方法

Question

我有一个关于机器学习中的回归模型的问题，我想知道我的方法是否正确。

我已经构建了回归模型，并且已经用我的数据对其进行了训练，但我的模型预测值总是比实际值多 1.5 倍。

我明白这是我模型的习惯，因为它总是预测 1.5 倍。

按原样考虑后，我将预测值除以 1.5 倍。 假设，我的模型在某些情况下预测 100，我计算 100/1.5 并得到大约 66.6 的结果。

实际上 66.6 不是预测值，纵了它。

这种操作对于回归是否可以接受？ 我可以向我的客户提供此 66.6 吗？

Answer 1

不，你不应该这样做。如果您的模式预测值总是比实际值高 1.5 倍，则意味着您的模型表现不佳，并且数据无法线性拟合。为了防止这种情况，您应该查看能够捕获数据结构的其他模型，或者您可能有异常值，删除它们将有助于线性回归模型。