Как преобразовать нелинейную модель регрессии в линейную?

Преобразование нелинейной модели регрессии в линейную называется линеаризацией. 1 Она позволяет упростить определённые модели и вычисления. 1

Некоторые способы преобразования:

• Использование итеративного метода, например алгоритма Гаусса-Ньютона. 4 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. 4 Этот процесс повторяется до тех пор, пока оценки параметров не сойдутся к удовлетворительному уровню точности. 4
• Использование базисного расширения. 4 Этот подход предполагает выражение нелинейной модели в виде линейной комбинации набора базисных функций. 4
• Применение линейной регрессии с полиномиальными признаками. 4 Этот метод включает преобразование независимых переменных задачи нелинейной регрессии в полиномиальные члены, а затем подбор модели линейной регрессии к полученным преобразованным данным. 4

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. 1