Hi 各位好，
由于本人非机器学习领域相关，现遇到问题需要一位熟悉机器学习的大佬指点下：
- 推荐一个适用场景的算法
- 介绍下该算法的使用方式
- 解答一些疑问
问题如下：
现有数据集包含单个连续变量输入（X）和单个连续变量输出（Y），以及对应时长（T）。
观测数据，整体不为线性关系，但在自变量的分段范围内，因变量与自变量为线性关系。
例：
| X | 0 | 50 | 100 | 150 | 200 | 300 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Y | 26 | 24 | 24 | 22 | 22 | 18 |
若X=25， Y = （26+24）/2 =25
若X=50， Y = 24
若X=250， Y = （22+18）/2=20
尝试过加权线性回归，但是没法拟合所有数据，所以希望能够找到更合适的回归方法
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既然分段内线性，分段线性回归 ?
有考虑过，只是分段间隔不固定。由于数据量比较大，这种人为切割的方案可能也不是最佳的。感谢！
最后修改于
感谢！虽然很多都没看懂。。另外您没有留联系方式，请问能联系沟通下么？可以的话怎么联系呢？