Линейная регрессия является одним из фундаментальных методов в статистике и машинном обучении. Этот метод используется для оценки отношения между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Линейная регрессия чрезвычайно полезна для прогнозирования и моделирования различных процессов в различных областях, включая экономику, медицину, социологию, исследования операций и многие другие. Принцип работы линейной регрессии заключается в том, чтобы найти линейную связь между входными данными и выходными данными...

Линейная регрессия - это алгоритм, используемый для прогнозирования или визуализации отношений между двумя различными признаками / переменными . В задачах линейной регрессии рассматриваются два вида переменных: зависимая переменная и независимая переменная . Независимая переменная - это переменная, которая стоит сама по себе, и не подвержена влиянию другой переменной. При настройке независимой переменной уровни зависимой переменной будут колебаться. Зависимая переменная - это переменная, которая изучается, и это то, что регрессионная модель решает или пытается предсказать...

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...