Преобразование нелинейной модели регрессии в линейную называется линеаризацией. spravochnick.ru Она позволяет упростить определённые модели и вычисления. spravochnick.ru
Некоторые способы преобразования:
- Использование итеративного метода, например алгоритма Гаусса-Ньютона. yandex.ru Он начинается с начального предположения для параметров регрессионной модели, а затем итеративно улучшает это предположение, линеаризуя модель вокруг текущей оценки параметров и решая задачу линейной регрессии. yandex.ru Этот процесс повторяется до тех пор, пока оценки параметров не сойдутся к удовлетворительному уровню точности. yandex.ru
- Использование базисного расширения. yandex.ru Этот подход предполагает выражение нелинейной модели в виде линейной комбинации набора базисных функций. yandex.ru
- Применение линейной регрессии с полиномиальными признаками. yandex.ru Этот метод включает преобразование независимых переменных задачи нелинейной регрессии в полиномиальные члены, а затем подбор модели линейной регрессии к полученным преобразованным данным. yandex.ru
Важно помнить, что линеаризация может привести к ошибкам, поэтому в процессе преобразования уравнения необходимо учитывать, что метод может быть опасным и влиять на результат вычислений. spravochnick.ru