Uvod u polinomsku regresiju

Regresija je definirana kao metoda pronalaska odnosa između neovisnih i ovisnih varijabli za predviđanje ishoda. Prvi polinomski regresijski model koristio je 1815. godine Gergonne. Koristi se za pronalaženje najbolje uklopljene linije pomoću regresijske linije za predviđanje ishoda. Postoje mnoge vrste regresijskih tehnika, polinomna regresija je jedna od njih. Prije razumijevanja toga, preporučljivo je pravilno poznavanje linearne regresije, tako da će biti lako označiti razlike među njima.

Zašto polinomna regresija?

  • Ovo je jedna od regresijskih tehnika koja profesionalci koriste kako bi predvidjeli ishod. Definira se kao odnos između neovisnih i ovisnih varijabli kada je ovisna varijabla povezana s neovisnom varijablom koja ima n-ti stupanj. Ne zahtijeva da odnos između ovisnih i neovisnih varijabli bude linearan, pa ako je linija krivulja, onda može imati bilo koji polinomni pojam.
  • Glavna razlika između linearne i polinomske regresije je u tome što linearna regresija zahtijeva da se ovisne i neovisne varijable linearno povežu, dok to može bolje odgovarati liniji ako u jednadžbu uključimo bilo koji viši stupanj u neovisni pojam varijable. Jednadžba polinomne regresije koja ima n-ti stupanj može se napisati kao:

Y = b0 + a1x + a2x 2 + a3x 3 +…. anx n

  • Ako dodamo više stupnjeve kao što je kvadratni, onda to pretvara crtu u krivulju koja bolje odgovara podacima. Općenito se koristi kada su točke u skupu podataka raštrkane, a linearni model ne može jasno opisati rezultat. Uvijek bismo trebali paziti na Overfitting i Underfitting, uzimajući u obzir ove stupnjeve jednadžbe.
  • Bolje je uzeti u obzir stupanj koji prolazi kroz sve podatkovne točke, ali ponekad uzimanje višeg stupnja, kao što je 10 ili 20, može proći kroz sve podatkovne točke i umanjiti pogrešku, ali također bilježi buku podataka koja je u skladu s modelom i to se može izbjeći dodavanjem više uzoraka u skup podataka treninga. Dakle, uvijek je preporučljivo odabrati optimalan stupanj koji odgovara modelu.

Dvije su tehnike koje se koriste za određivanje stupnja jednadžbe:

  • Naprijed odabir: To je metoda povećanja stupnja dok nije dovoljno značajna za definiranje modela.
  • Izbor unatrag: To je metoda smanjenja stupnja sve dok nije dovoljno značajna za definiranje modela.

Postupak primjene polinomske regresije

Molimo pronaći sljedeće korake ili postupak za primjenu polinomne regresije na bilo koji skup podataka:

Korak 1: Uvoz dotičnog skupa podataka na bilo koju platformu (R ili Python) i instalirajte potrebne pakete potrebne za primjenu modela.

Korak 2: Podijelite skup podataka na skupove treninga i testiranja tako da možemo primijeniti algoritam na skup podataka o treningu i testirati ga pomoću skupa podataka testiranja.

Korak 3: Primijenite istraživačke metode analize podataka da biste proučili pozadinu podataka poput srednjeg, srednjeg, načina, prvog kvartila, drugog kvartila itd.

Korak 4: Primijenite algoritam linearne regresije na skup podataka i proučite model.

Korak 5: Primijenite algoritam polinomne regresije na skup podataka i proučite model za usporedbu rezultata bilo RMSE ili R kvadrat između linearne regresije i polinomne regresije.

Korak 6: Vizualizirajte i predvidite rezultate linearne i polinomne regresije i identificirajte koji model predviđa skup podataka s boljim rezultatima.

Polinomne regresije

  • Koristi se u mnogim eksperimentalnim postupcima za dobivanje rezultata pomoću ove jednadžbe.
  • Omogućuje sjajno definiran odnos između neovisnih i ovisnih varijabli.
  • Koristi se za proučavanje izotopa sedimenata.
  • Koristi se za proučavanje porasta različitih bolesti unutar bilo koje populacije.
  • Koristi se za proučavanje generacije bilo koje sinteze.

Značajke polinomne regresije

  • To je vrsta nelinearne regresijske metode koja nam govori o odnosu između neovisne i ovisne varijable kada je ovisna varijabla povezana s neovisnom varijablom n-tog stupnja.
  • Linija najboljeg raspona određena je stupnjem regresijske jednadžbe polinoma.
  • Na model izveden iz polinomske regresije utječu odmetnici, tako da je uvijek bolje tretirati ostatke prije primjene algoritma na skup podataka.
  • Polinomijalna funkcija () pretvara se u obilježje matrice ovisno o stupnju jednadžbe.
  • Priroda krivulje se može proučiti ili vizualizirati pomoću jednostavnog crta razbacivanja koji će vam dati bolju predodžbu o odnosu linearnosti među varijablama i odlučiti u skladu s tim.

Zaključak

Polinomna regresija koristi se u mnogim organizacijama kada identificira nelinearni odnos između neovisnih i ovisnih varijabli. To je jedna od težih regresijskih tehnika u usporedbi s drugim regresijskim metodama, pa će vam dubinsko znanje o pristupu i algoritmu pomoći u postizanju boljih rezultata.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za polinomsku regresiju. Ovdje ćemo raspravljati o značajkama i upotrebi polinomske regresije. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. SVM algoritam
  2. Metode kernela
  3. LINEST Excel funkcija
  4. Algoritmi strojnog učenja
  5. Linearna regresija vs logistička regresija | Glavne razlike

Kategorija:

Veliki podaci