基准回归是一种统计分析方法，用于评估模型预测能力的相对水平。其基本思想是构建一个简单的、常见的、具有代表性的模型作为基准模型，然后对其他更复杂的模型进行比较，评估它们的预测能力是否显著优于基准模型。具体而言，基准回归通常包括以下步骤：
1. 收集数据并进行预处理。这个步骤包括数据清洗、变量选择、缺失数据处理等。
2. 构建基准模型。基准模型可以是简单的线性模型、常见的非线性模型，如决策树、K最近邻模型等。模型选择应该考虑到问题的具体情况，保证基准模型训练出来的结果具有一定的可比性。
3. 训练其他更复杂的模型。在基准模型的基础之上，我们可以采用不同的算法、调整不同的超参数，训练出更加复杂的模型。这些更复杂的模型旨在对基准模型进行改进，提高预测能力。
4. 比较模型的性能。在训练完所有的模型之后，我们需要对它们进行评估，以确定哪个模型的预测能力最好。这个评估过程可以采用各种指标，例如均方误差、R平方、分类准确率等。
5. 模型选择。根据评估结果，我们可以选择预测能力最佳的模型，作为我们的最终模型。
需要注意的是，在基准回归中，基准模型的选取非常重要。如果基准模型过于简单，可能会导致其他更复杂的模型的预测能力无法显著提高。反之，如果基准模型过于复杂，其他模型可能无法超过它的预测能力。因此，在选择基准模型时，需要综合考虑模型的复杂度、可解释性、通用性等因素。
