Некоторые преимущества и недостатки разных методов регрессии:

Линейная регрессия: 14

Преимущества:

• простота интерпретации: коэффициенты модели показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую, что упрощает понимание данных; 1
• быстрое моделирование, особенно если отсутствует большой объём данных. 2

Недостатки:

• чувствительность к выбросам и аномалиям: экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии; 1
• линейность зависимостей: линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная, в реальных данных такие зависимости встречаются нечасто. 1

Полиномиальная регрессия: 14

Преимущества:

• подходит для нелинейно разделяемых данных, чего не может линейная регрессия; 4
• более гибкая и может моделировать сложные взаимосвязи; 4
• полный контроль над моделированием переменных объекта (выбор степени). 4

Недостатки:

• необходимо внимательно создавать модель: нужно обладать некоторыми знаниями о данных, чтобы выбрать наиболее подходящую степень; 4
• при неправильном выборе степени модель может быть перенасыщена. 4

Логистическая регрессия: 1

Преимущества:

• позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных, особенно полезна в задачах классификации. 1

Недостатки:

• не подходит для данных, где зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два. 1

Нейронные сети: 2

Преимущества:

• эффективны при моделировании сложных нелинейных отношений; 2
• гибки в изучении почти любого типа переменных признаков. 2

Недостатки:

• из-за сложности модели её нелегко понять и реализовать; 2
• требуют тщательной настройки гиперпараметров и скорости обучения; 2
• 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. 2

Дерево принятия решений и случайный лес: 2

Преимущества:

• подходят для изучения сложных нелинейных отношений; 2
• обычно достигают хорошей производительности; 2
• основные алгоритмы просты в понимании и реализации. 2

Недостатки:

• деревья принятия решений могут быть склонны к серьёзному переобучению; 2
• завершённая модель дерева решений может быть чрезмерно сложной и содержать ненужную структуру; 2
• используя большие случайные леса для достижения более высокой производительности, приходится жертвовать памятью и временем. 2

Выбор метода регрессии зависит от размера и структуры данных. 2