Линейная регрессия имеет свой собственный набор допущений. Например, после моделирования, выходные данные могут быть отрицательными для некоторых входных величин. Порой такие результаты могут не иметь никакого смысла, например, в случаях предсказания количества забитых мячей в ворота противника или количества полученных входящих звонков и т. д. Это связано с тем, что линейная регрессия не может моделировать количественные (или дискретные) данные, кроме того, для линейной регрессии определено, как...

Собрать данные — это только начало. Можно до бесконечности заполнять таблицы, но какой смысл, если эти данные просто лежат мертвым грузом? Регрессия — мощный статистический инструмент, который помогает находить реальные зависимости. А с Python этот процесс становится элементарным и гибким, не чета старым добрым электронным таблицам. Забудь про бумагу и карандаш — пора по-настоящему научиться извлекать смысл из цифр. Начнем с главного. Базовая и самая понятная регрессия в Python — это простая линейная регрессия...