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一种新(xīn )兴的回归方(fāng )法是弹性网络(luò )回归。它是一种基于L1和L2正(zhè(🌈)ng )则化(huà )的(de )线性回归方(😺)(fāng )法(fǎ ),可以同时实现变量选择(zé )和模型复(fù )杂(⏭)度(💸)的控制。另一种方法是核回(huí )归,它使(shǐ )用(🖊)(yòng )核(🙊)函数来处理非线(xiàn )性关(🍼)系,可以更好地拟(nǐ )合复杂的数据模式。此外,深度学习(xí(🛣) )和神经网络(luò )也(yě )被(bèi )应用(🔪)于回(🚱)归(guī )分(fèn )析,通过(guò )构建多(duō )层次的(de )神经(jīng )元网络来(lái )提高预测准确度。

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