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Lernen Polynomiale Regression | Polynomiale Regression
Lineare Regression mit Python

bookPolynomiale Regression

Im vorherigen Kapitel haben wir die quadratische Regression untersucht, deren Graph eine Parabel ist. Auf ähnliche Weise können wir zur Gleichung hinzufügen, um die kubische Regression zu erhalten, die einen komplexeren Graphen besitzt. Ebenso könnten wir x⁴ und so weiter hinzufügen.

Grad einer polynomialen Regression

Allgemein wird dies als polynomiale Gleichung bezeichnet und ist die Gleichung der polynomialen Regression. Die höchste Potenz von x definiert den Grad einer polynomialen Regression in der Gleichung. Hier ein Beispiel

N-te Grad polynomiale Regression

Wenn n eine ganze Zahl größer als zwei ist, können wir die Gleichung einer polynomialen Regression n-ten Grades aufschreiben.

Normalengleichung

Und wie immer werden die Parameter mit der Normalengleichung bestimmt:

Polynomiale Regression mit mehreren Merkmalen

Um noch komplexere Formen zu erzeugen, kann die polynomiale Regression mit mehr als einem Merkmal verwendet werden. Aber selbst bei zwei Merkmalen hat die polynomiale Regression zweiten Grades bereits eine recht lange Gleichung.

In den meisten Fällen ist ein derart komplexes Modell nicht erforderlich. Einfachere Modelle (wie die multiple lineare Regression) beschreiben die Daten in der Regel ausreichend gut, sind leichter zu interpretieren, zu visualisieren und benötigen weniger Rechenleistung.

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Abschnitt 3. Kapitel 2

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Grad einer polynomialen Regression

Allgemein wird dies als polynomiale Gleichung bezeichnet und ist die Gleichung der polynomialen Regression. Die höchste Potenz von x definiert den Grad einer polynomialen Regression in der Gleichung. Hier ein Beispiel

N-te Grad polynomiale Regression

Wenn n eine ganze Zahl größer als zwei ist, können wir die Gleichung einer polynomialen Regression n-ten Grades aufschreiben.

Normalengleichung

Und wie immer werden die Parameter mit der Normalengleichung bestimmt:

Polynomiale Regression mit mehreren Merkmalen

Um noch komplexere Formen zu erzeugen, kann die polynomiale Regression mit mehr als einem Merkmal verwendet werden. Aber selbst bei zwei Merkmalen hat die polynomiale Regression zweiten Grades bereits eine recht lange Gleichung.

In den meisten Fällen ist ein derart komplexes Modell nicht erforderlich. Einfachere Modelle (wie die multiple lineare Regression) beschreiben die Daten in der Regel ausreichend gut, sind leichter zu interpretieren, zu visualisieren und benötigen weniger Rechenleistung.

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