Почему линейная регрессия считается фундаментальным алгоритмом машинного обучения?

Линейная регрессия считается фундаментальным алгоритмом машинного обучения по нескольким причинам:

• Простота. www.geeksforgeeks.org habr.com Линейная регрессия прозрачна и проста в реализации, что облегчает её понимание. www.geeksforgeeks.org habr.com
• Интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org Уравнение модели предлагает чёткие коэффициенты, которые иллюстрируют влияние каждой независимой переменной на зависимую, что улучшает понимание взаимосвязей. www.geeksforgeeks.org
• Эффективность. www.geeksforgeeks.org Линейная регрессия может эффективно обрабатывать большие наборы данных, что делает её пригодной для приложений реального времени. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к выбросам. www.geeksforgeeks.org По сравнению с другими алгоритмами машинного обучения, выбросы оказывают меньшее влияние на общую производительность модели. www.geeksforgeeks.org
• Роль базовой модели. www.geeksforgeeks.org Линейная регрессия часто служит хорошей моделью для сравнения с более сложными алгоритмами машинного обучения. www.geeksforgeeks.org
• Широкое применение. www.decosystems.ru Линейная регрессия служит основой для разработки алгоритмов прогнозирования в финансах, здравоохранении, маркетинге и многих других областях. www.decosystems.ru

Кроме того, линейная регрессия лежит в основе многих новейших алгоритмов, включая глубокие нейронные сети. 3dnews.ru