Некоторые виды регрессионных моделей:

• Линейная регрессия. 12 Используется, если отношения между переменными линейны. 1 Например, в экономике линейная регрессия может применяться для анализа зависимости между уровнем дохода и уровнем потребления. 2
• Полиномиальная регрессия. 2 Используется, когда зависимость между переменными нелинейна. 2 Позволяет моделировать более сложные зависимости между переменными, чем линейная регрессия. 2
• Логистическая регрессия. 2 Применяется для бинарных классификационных задач, где зависимая переменная принимает два значения (например, 0 и 1). 2 Модель логистической регрессии использует логистическую функцию для предсказания вероятности принадлежности объекта к одному из классов. 2
• Множественная регрессия. 2 Используется, когда необходимо предсказать значение зависимой переменной на основе нескольких независимых переменных. 2 Позволяет учитывать влияние нескольких факторов на зависимую переменную одновременно. 2
• Порядковая регрессия. 1 Этот метод позволяет изучать явления в привязке к значениям каких-либо шкал. 1 Например, когда речь идёт об отношениях пользователей к дизайну сайта — от «совсем не нравится» до «очень нравится». 1
• Регрессия Пуассона или отрицательная биноминальная регрессия. 1 Используется, когда нужно пересчитать некие события, которые произойдут независимо друг от друга на протяжении заданного промежутка времени. 1 Например, спрогнозировать количество походов покупателей в магазин за каким-то конкретным продуктом или количество критических ошибок на корпоративных компьютерах. 1
• Регрессия Кокса. 1 Модель используется для оценки времени до определённого события. 1