Как полиномиальная регрессия может быть использована в машинном обучении для сложных зависимостей?

Полиномиальная регрессия позволяет моделировать сложные зависимости, которые линейная модель не может адекватно описать. practicum.yandex.ru

Суть метода — расширение линейной модели за счёт добавления полиномиальных терминов. evmservice.ru Это помогает заставить линейную модель работать с нелинейными зависимостями. olegtalks.ru

Пример использования: если зависимость между площадью квартиры и её ценой имеет параболическую форму (например, цена сначала быстро растёт с увеличением площади, но потом её прирост замедляется), то полиномиальная регрессия поможет смоделировать такую нелинейность. dzen.ru

Однако у метода есть и недостатки: при слишком высоких степенях полиномов модель может переобучаться и быть более сложной в интерпретации. dzen.ru

Также важно следить за тем, чтобы модель не была слишком простой (низкая степень полинома) или слишком сложной (высокая степень). olegtalks.ru Слишком простая модель не уловит тренд, а слишком сложная начнёт подстраиваться под случайный шум в обучающих данных. olegtalks.ru