Какие существуют виды регрессионных моделей?

Некоторые виды регрессионных моделей:

• Линейная регрессия. blog.skillfactory.ru sky.pro Используется, если отношения между переменными линейны. blog.skillfactory.ru Например, в экономике линейная регрессия может применяться для анализа зависимости между уровнем дохода и уровнем потребления. sky.pro
• Полиномиальная регрессия. sky.pro Используется, когда зависимость между переменными нелинейна. sky.pro Позволяет моделировать более сложные зависимости между переменными, чем линейная регрессия. sky.pro
• Логистическая регрессия. sky.pro Применяется для бинарных классификационных задач, где зависимая переменная принимает два значения (например, 0 и 1). sky.pro Модель логистической регрессии использует логистическую функцию для предсказания вероятности принадлежности объекта к одному из классов. sky.pro
• Множественная регрессия. sky.pro Используется, когда необходимо предсказать значение зависимой переменной на основе нескольких независимых переменных. sky.pro Позволяет учитывать влияние нескольких факторов на зависимую переменную одновременно. sky.pro
• Порядковая регрессия. blog.skillfactory.ru Этот метод позволяет изучать явления в привязке к значениям каких-либо шкал. blog.skillfactory.ru Например, когда речь идёт об отношениях пользователей к дизайну сайта — от «совсем не нравится» до «очень нравится». blog.skillfactory.ru
• Регрессия Пуассона или отрицательная биноминальная регрессия. blog.skillfactory.ru Используется, когда нужно пересчитать некие события, которые произойдут независимо друг от друга на протяжении заданного промежутка времени. blog.skillfactory.ru Например, спрогнозировать количество походов покупателей в магазин за каким-то конкретным продуктом или количество критических ошибок на корпоративных компьютерах. blog.skillfactory.ru
• Регрессия Кокса. blog.skillfactory.ru Модель используется для оценки времени до определённого события. blog.skillfactory.ru