python - 使用回归模型进行预测的方法

Question

我对机器学习中的回归模型有疑问，我想知道我的方法是否正确。

我已经构建了回归模型并已使用我的数据对其进行了训练，但我的模型的预测值始终比实际值高 1.5 倍。

我知道这是我模型的习惯，考虑到它总是预测 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为 100，我计算了 100/1.5，结果约为 66.6。

实际上66.6不是预测值，是我操纵的。

这种操作对于回归来说可以接受吗？我可以向我的客户提供这个 66.6 吗？

Answer 1

不，你不应该这样做。如果您的模型预测值始终比实际值高 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，您应该查看其他能够捕获数据结构的模型，否则您可能有异常值，删除它们将有助于线性回归模型。