В чем заключаются преимущества и недостатки разных методов регрессии?

Некоторые преимущества и недостатки разных методов регрессии:

Линейная регрессия: practicum.yandex.ru dzen.ru

Преимущества:

• простота интерпретации: коэффициенты модели показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую, что упрощает понимание данных; practicum.yandex.ru
• быстрое моделирование, особенно если отсутствует большой объём данных. proglib.io

Недостатки:

• чувствительность к выбросам и аномалиям: экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии; practicum.yandex.ru
• линейность зависимостей: линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная, в реальных данных такие зависимости встречаются нечасто. practicum.yandex.ru

Полиномиальная регрессия: practicum.yandex.ru dzen.ru

Преимущества:

• подходит для нелинейно разделяемых данных, чего не может линейная регрессия; dzen.ru
• более гибкая и может моделировать сложные взаимосвязи; dzen.ru
• полный контроль над моделированием переменных объекта (выбор степени). dzen.ru

Недостатки:

• необходимо внимательно создавать модель: нужно обладать некоторыми знаниями о данных, чтобы выбрать наиболее подходящую степень; dzen.ru
• при неправильном выборе степени модель может быть перенасыщена. dzen.ru

Логистическая регрессия: practicum.yandex.ru

Преимущества:

• позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных, особенно полезна в задачах классификации. practicum.yandex.ru

Недостатки:

• не подходит для данных, где зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два. practicum.yandex.ru

Нейронные сети: proglib.io

Преимущества:

• эффективны при моделировании сложных нелинейных отношений; proglib.io
• гибки в изучении почти любого типа переменных признаков. proglib.io

Недостатки:

• из-за сложности модели её нелегко понять и реализовать; proglib.io
• требуют тщательной настройки гиперпараметров и скорости обучения; proglib.io
• для достижения высокой производительности нейронным сетям необходимо огромное количество данных, и в результате, как правило, нейросети уступают другим алгоритмам в тех случаях, когда данных мало. proglib.io

Дерево принятия решений и случайный лес: proglib.io

Преимущества:

• подходят для изучения сложных нелинейных отношений; proglib.io
• обычно достигают хорошей производительности; proglib.io
• основные алгоритмы просты в понимании и реализации. proglib.io

Недостатки:

• деревья принятия решений могут быть склонны к серьёзному переобучению; proglib.io
• завершённая модель дерева решений может быть чрезмерно сложной и содержать ненужную структуру; proglib.io
• используя большие случайные леса для достижения более высокой производительности, приходится жертвовать памятью и временем. proglib.io

Выбор метода регрессии зависит от размера и структуры данных. proglib.io