Да, полиномиальная регрессия имеет практический смысл. 1 Этот метод позволяет моделировать сложные, нелинейные зависимости между переменными, что помогает лучше описывать данные и делать более точные прогнозы. 1

Некоторые области, где применяется полиномиальная регрессия:

• Экономика. 1 Моделирование кривой спроса на товары и услуги, где зависимость между ценой и количеством проданных товаров может быть нелинейной. 1 Это полезно для принятия решений в области маркетинга и ценообразования. 1
• Биология. 1 Анализ данных о росте растений, развитии популяций и других процессах, где зависимость зависит от множества факторов (например, освещения, температуры и влажности). 1
• Прогнозирование продаж. 1 Учёт таких факторов, как сезонность, рекламные кампании и экономические условия. 1 Например, если продажи товара имеют нелинейную зависимость от времени года, полиномиальная регрессия поможет лучше описать эту зависимость и сделать более точные прогнозы. 1

Однако у этого метода есть и недостатки: он чувствителен к выбросам в данных и может привести к переобучению модели. 12