Save
...
ML
10. Linear Regression
10.12. Полиномиальная регрессия
Save
Share
Learn
Content
Leaderboard
Learn
Created by
Дарья Чернова
Visit profile
Cards (7)
Полиномиальная
регрессия нужна для
моделирования
нелинейных
связи между переменными, когда точки лежат на
кривой.
И когда есть
взаимодействие
признаков между собой (
синергия
)
interaction term
произведение двух
признаков
Polynomial features
состоят из
Постоянных
значений, значений, возведённых в выбранную
степень
, и произведений пар признаков
Для признаков
A
и
В
A
,
B
:
1
,
A
,
B
,
A
2
,
B
2
,
A
B
,
.
.
.
,
A
B
3
.
.
.
A, B: 1, A, B, A^2, B^2, AB, ..., AB^3...
A
,
B
:
1
,
A
,
B
,
A
2
,
B
2
,
A
B
,
...
,
A
B
3
...
Для признаков
x
1
x_1
x
1
и
x
2
x_2
x
2
x
1
,
x
2
:
1
,
x
1
,
x
2
,
x
1
2
,
x
2
2
,
x
1
x
2
x_1, x_2: 1, x_1, x_2, x_1^2, x_2^2, x_1x_2
x
1
,
x
2
:
1
,
x
1
,
x
2
,
x
1
2
,
x
2
2
,
x
1
x
2
Если
x
1
=
x_1 =
x
1
=
2
,
x
2
=
2, x_2 =
2
,
x
2
=
3
3
3
, их Polynomial
Features
равны
1, 2, 3, 6, 4, 9
Применение
Polynomial
Features
увеличивает количество признаков, но
не
гарантирует инсайты