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 – группа Моделей (Model) Контролируемого обучения (Supervised Learning), используемых для прогнозирования непрерывных значений, таких как цены на недвижимость с учетом их характеристик (размер, цена и т.д.). Выделяют следующие типы регрессионного анализа: Линейная регрессия Это одна из наиболее распространенных и доступных техник предсказания. Здесь мы прогнозируем Целевую переменную (Target Variable) Y на основе Предиктора (Predictor Variable) X. Между первой и второй должна существовать линейная связь, и поэтому метод получил такое название...