В чем заключается метод преобразования нелинейной модели в линейную?

Метод преобразования нелинейной модели в линейную называется линеаризацией. 14 Его суть заключается в том, что нелинейные переменные заменяются линейными. 1

Некоторые методы линеаризации:

• Алгоритм Гаусса-Ньютона. 2 Начинается с начального предположения для параметров регрессионной модели, затем итеративно улучшает это предположение, линеаризуя модель вокруг текущей оценки параметров и решая задачу линейной регрессии. 2 Этот процесс повторяется до тех пор, пока оценки параметров не сойдутся к удовлетворительному уровню точности. 2
• Базисное расширение. 2 Нелинейная модель выражается в виде линейной комбинации набора базисных функций. 2
• Линейная регрессия с полиномиальными признаками. 2 Включает преобразование независимых переменных задачи нелинейной регрессии в полиномиальные члены, а затем подбор модели линейной регрессии к полученным преобразованным данным. 2

Использование линеаризации требует осторожности, так как преобразование может привести к ошибкам и повлиять на результат вычислений. 1 Кроме того, не для всех нелинейных зависимостей такие преобразования возможны. 5