В каких практических задачах машинного обучения применяются линейные модели?

Некоторые практические задачи машинного обучения, в которых применяются линейные модели:

• Прогнозирование. nuancesprog.ru Линейные модели используют, когда необходимо сделать прогноз на основе прошлых данных, а зависимые и независимые переменные имеют линейную корреляцию. nuancesprog.ru Примеры: прогнозирование ситуации на фондовом рынке, прогноз погоды, прогнозирование продаж. nuancesprog.ru
• Оптимизация прочности связей. nuancesprog.ru Линейные модели помогают понять, как изменится та или иная переменная при изменении других переменных. nuancesprog.ru Такой анализ применяют в медицине, розничной торговле, сельском хозяйстве. nuancesprog.ru
• Ценообразование на недвижимость. www.geeksforgeeks.org Линейные модели используют для прогнозирования цен на недвижимость на основе множества факторов, таких как местоположение, размер, количество спален и другие. www.geeksforgeeks.org
• Финансовое прогнозирование. www.geeksforgeeks.org Финансовые аналитики применяют линейные модели для прогнозирования цен на акции или экономических показателей на основе множества влияющих факторов, таких как процентные ставки, темпы инфляции и рыночные тенденции. www.geeksforgeeks.org
• Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур. www.geeksforgeeks.org Фермеры используют линейные модели для оценки урожайности на основе нескольких переменных, таких как количество осадков, температура, качество почвы и использование удобрений. www.geeksforgeeks.org