本文将介绍在机器学习中广泛应用的回归算法，包括线性回归、Lasso回归、Ridge回归等，通过Python语言实现。我们选取了UCI concrete compressive strength数据集，通过对输入特征相关性的可视化分析、数据预处理、预测效果计算以及决策树回归和随机森林回归的实现，展示了这些算法在具体问题上的应用。同时，通过决策树和随机森林的决策重要性可视化，读者可以更好地理解模型的工作原理和特征重要性。这篇文章为初学者提供了学习机器学习算法实现的实用指南，帮助他们更好地理解和运用这些强大的工具。