如何在没有预测器的情况下运行回归？

在没有预测器的情况下运行回归，可以采用以下方法：

数据集划分：将数据集分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
特征选择：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征进行回归分析。可以使用统计方法、特征工程等技术进行特征选择。
模型选择：在没有预测器的情况下，可以选择常见的回归模型，如线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。根据数据的特点和问题的需求选择合适的模型。
模型训练：使用训练集对选择的回归模型进行训练，通过最小化损失函数来拟合数据。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以调整模型的超参数、增加特征、减少特征等。
预测：使用优化后的模型对新的数据进行预测，得到回归结果。

需要注意的是，没有预测器的情况下运行回归可能会导致模型的准确性和稳定性下降，因此建议在实际应用中尽量使用预测器来提高回归的性能。

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