В каких случаях следует применять линейную регрессию, а когда лучше выбрать другие модели машинного обучения?

Линейную регрессию следует применять, когда между параметрами и результатом наблюдается линейная связь. 3 Этот алгоритм прост в реализации и интерпретации, что делает его подходящим для исследований и быстрого прототипирования. 1

Некоторые примеры использования линейной регрессии:

• прогнозирование стоимости недвижимости в зависимости от размера и расположения объекта; 4
• предсказание продаж на основе рекламного бюджета; 5
• прогнозирование температуры на основе времени года. 5

Другие модели машинного обучения могут быть более подходящими в других случаях. Например:

• Логистическая регрессия применяется, когда необходимо предсказать вероятность возникновения определённого события. 4 Пример использования: классификация спама и не-спама в электронной почте. 4
• Алгоритмы построения дерева решений актуальны, когда важно понять, как те или иные параметры влияют на прогноз. 4 Пример использования: прогнозирование вероятности покупки продукта на основе демографических данных. 4
• Нейронные сети помогают повысить точность распознавания благодаря сложным структурам информации. 4 Пример использования: распознавание лиц на фотографиях. 4

Выбор модели машинного обучения зависит от структуры, размера и качества данных. 3 Можно выбрать одну или несколько моделей и протестировать их. 3 Лучшей признаётся та модель, у которой меньше ошибок. 3