Источник: Nuances of Programming Линейная и логистическая регрессии обычно являются первыми видами регрессии, которые изучают в таких областях, как машинное обучение и наука о данных. Оба метода считаются эффективными, так как их легко понять и использовать. Однако, такая простота также имеет несколько недостатков, и во многих случаях лучше выбирать другую регрессионную модель. Существует множество видов регрессии, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки. Мы познакомимся с 7 наиболее распространенными алгоритмами регрессии и опишем их свойства...

Регрессия представляет собой широкий класс статистических моделей, являющихся основой анализа данных и вывода в социальных науках. Более того, многие современные статистические методы основаны на модели линейной регрессии. По своей сути, регрессия описывает систематические отношения между одной или несколькими предикторными переменными с (как правило) одним результатом. Гибкость регрессии и ее многочисленные расширения делают ее основным статистическим инструментом, который социологи используют для моделирования своих основных гипотез с помощью эмпирических данных...