Полиномиальная регрессия более эффективна для моделирования сложных зависимостей, чем линейная регрессия, по нескольким причинам:

• Гибкость. 12 Полиномиальная регрессия может моделировать сложные, нелинейные зависимости, что позволяет анализировать данные, которые не могут быть адекватно описаны линейной моделью. 12
• Анализ трендов. 2 Полиномиальная регрессия подходит для анализа данных с криволинейными трендами, что помогает выявлять и анализировать сложные тренды в данных. 2
• Улучшение предсказательной способности моделей. 1 В некоторых случаях добавление полиномиальных признаков может значительно улучшить точность модели. 1
• Возможность фиксировать сложные взаимосвязи. 4 Например, полиномиальная регрессия может зафиксировать сложную взаимосвязь, подогнав кривую к данным, чего не может сделать линейная регрессия. 4

Однако у полиномиальной регрессии есть и недостатки: она склонна к переобучению, чувствительна к выбросам в данных и может быть сложной для интерпретации. 12