一种新(📫)兴的回归(guī )方(🌐)(fāng )法是弹性网络回(huí )归(guī )。它是一种基于L1和L2正则化的线性回归方法(fǎ )，可以同(tóng )时实(shí )现(xiàn )变量选择和模型复(fù )杂度的控制。另一种方法是(📱)核(😐)回(huí )归，它使(shǐ(😲) )用核函数(shù(🍚) )来处理非线性关系，可以更好地拟合复杂的数据(jù )模式(shì )。此外，深度(dù )学习和神经网络也被(🌼)应用于(yú )回归分析，通(tōng )过构(💪)建(jiàn )多层次的神经(jīng )元网络来提高预(yù )测准(🌿)确度(dù )。

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