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关于若干回归模型的研究的中期报告
这是我们团队关于若干回归模型研究的中期报告：
研究目的：
本研究的目的是探究不同回归模型在数据预测、特征选择和变量解释方面的优缺点并进行比较，以提供有关选择合适回归模型的参考。
研究方法：
我们以常见的回归模型线性回归、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归为研究对象，运用Python语言，使用scikit-learn库对其进行实现，并使用初步数据预处理技巧对数据进行清理和转换。
研究进展：
我们使用两个数据集进行研究。第一个数据集包含606条记录和14个特征。第二个数据集包含506条记录和13个特征。我们使用常见的评分指标RMSE、MAE、$R^2$来验证模型表现，并使用交叉验证对模型进行比较。
目前，我们已经实现了不同回归模型并对其进行了初步分析。初步实验结果显示：岭回归模型的性能在第一个数据集中表现较好，在第二个数据集中表现一般。Lasso回归模型在第一个数据集中表现较差，但在第二个数据集中表现良好。ElasticNet回归模型则在两个数据集中表现类似，但相对其他回归模型而言性能稍弱。线性回归模型的表现一般，但在某些情况下能够获得最佳结果。
下一步研究：
我们将进一步深入研究每个回归模型的优缺点和适用范围，以确定最适合每个数据集的模型。我们还将尝试使用其他评分指标来验证模型表现，并使用优化技术来进一步提高模型性能。
结论：
我们认为，不同的回归模型适用于不同的数据集和特征选择方案。在实践中，为了获得最佳结果，我们应该使用多种回归模型进行比较并选择最适合的模型。同时，我们还认为，数据预处理是影响回归模型性能的全部因素之一，必须进行良好的数据清理和转换。