Поліноміальна Регресія
У попередньому розділі ми розглядали квадратичну регресію, графік якої є параболою. Аналогічно, можна додати x³ до рівняння, щоб отримати кубічну регресію з більш складним графіком. Також можна додати x⁴ і так далі.
Ступінь поліноміальної регресії
Загалом це називається поліноміальним рівнянням і є рівнянням поліноміальної регресії. Найвищий степінь x визначає ступінь поліноміальної регресії у рівнянні. Ось приклад
N-степенева поліноміальна регресія
Якщо n — це ціле число більше двох, можна записати рівняння n-степеневої поліноміальної регресії.
Нормальне рівняння
Як завжди, параметри знаходяться за допомогою нормального рівняння:
Поліноміальна регресія з декількома ознаками
Для створення ще складніших форм можна використовувати поліноміальну регресію з більш ніж однією ознакою. Але навіть для двох ознак поліноміальна регресія другого ступеня має досить довге рівняння.
У більшості випадків настільки складна модель не потрібна. Простіші моделі (наприклад, множинна лінійна регресія) зазвичай достатньо добре описують дані, їх легше інтерпретувати, візуалізувати та вони менш ресурсоємні.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 5.26
Поліноміальна Регресія
Свайпніть щоб показати меню
У попередньому розділі ми розглядали квадратичну регресію, графік якої є параболою. Аналогічно, можна додати x³ до рівняння, щоб отримати кубічну регресію з більш складним графіком. Також можна додати x⁴ і так далі.
Ступінь поліноміальної регресії
Загалом це називається поліноміальним рівнянням і є рівнянням поліноміальної регресії. Найвищий степінь x визначає ступінь поліноміальної регресії у рівнянні. Ось приклад
N-степенева поліноміальна регресія
Якщо n — це ціле число більше двох, можна записати рівняння n-степеневої поліноміальної регресії.
Нормальне рівняння
Як завжди, параметри знаходяться за допомогою нормального рівняння:
Поліноміальна регресія з декількома ознаками
Для створення ще складніших форм можна використовувати поліноміальну регресію з більш ніж однією ознакою. Але навіть для двох ознак поліноміальна регресія другого ступеня має досить довге рівняння.
У більшості випадків настільки складна модель не потрібна. Простіші моделі (наприклад, множинна лінійна регресія) зазвичай достатньо добре описують дані, їх легше інтерпретувати, візуалізувати та вони менш ресурсоємні.
Дякуємо за ваш відгук!