Какие существуют виды регрессионных моделей?

Регрессионные модели можно классифицировать по различным критериям, но наиболее фундаментальное разделение — на линейные и нелинейные. sky.pro

Линейные регрессионные модели характеризуются линейной зависимостью между входными переменными и выходной переменной (или её преобразованием). sky.pro Некоторые виды:

• Простая линейная регрессия. sky.pro Описывает зависимость между одной независимой и одной зависимой переменной. sky.pro
• Множественная линейная регрессия. sky.pro practicum.yandex.ru Включает несколько независимых переменных для предсказания одной зависимой. sky.pro
• Полиномиальная регрессия. sky.pro practicum.yandex.ru Используется, когда зависимость между переменными не линейна и описывается полиномом более высокой степени. practicum.yandex.ru
• Регрессия с взаимодействиями. sky.pro Учитывает совместное влияние предикторов через их произведения. sky.pro

Нелинейные регрессионные модели способны описывать более сложные зависимости и подходят для ситуаций, когда линейные модели неадекватны. sky.pro Некоторые виды:

• Логистическая регрессия. sky.pro practicum.yandex.ru Применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). practicum.yandex.ru
• Экспоненциальная регрессия. sky.pro Подходит для моделирования процессов роста или спада. sky.pro
• Степенная регрессия. sky.pro Применяется для моделирования масштабируемых отношений. sky.pro
• Логарифмическая регрессия. sky.pro Используется для процессов с эффектом насыщения. sky.pro

Кроме того, существуют специализированные регрессионные модели, например: квантильная регрессия, ридж-регрессия, LASSO-регрессия, эластичная сеть, гребневая регрессия. sky.pro