Да, полиномиальная регрессия имеет практический смысл для моделирования сложных, нелинейных зависимостей в данных. 1

Этот метод полезен, когда данные показывают криволинейные тенденции, которые не могут быть адекватно описаны линейной моделью. 1 Например, полиномиальная регрессия может помочь лучше описать эти зависимости и сделать более точные прогнозы. 1

Некоторые области применения полиномиальной регрессии:

• Экономика. 1 Моделирование кривой спроса на товары и услуги, где зависимость между ценой и количеством проданных товаров может быть нелинейной. 1
• Биология. 1 Анализ данных, таких как рост растений, развитие популяций и другие. 1 Например, если рост растения зависит от множества факторов, таких как освещение, температура и влажность, полиномиальная регрессия может помочь лучше описать эту зависимость. 1
• Прогнозирование продаж. 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 полиномиальной регрессии есть и недостатки: она чувствительна к выбросам в данных и склонна к переобучению. 12