складність 2/5
Polynomial regression
Визначення
Підгонка кривої через додавання степенів і добутків вихідних ознак із подальшою звичайною лінійною регресією на розширеному наборі — це все ще лінійна модель, тепер із вигнутою формою.
Формула
Інтуїція
Лінійна регресія підганяє пряму. Ваші дані вигинаються. Виправлення менше, ніж здається: вам потрібен не новий алгоритм, а нові стовпці.
Додайте x² як окрему ознаку — і найменші квадрати знайдуть для неї коефіцієнт. Прогноз тепер — парабола від x, і водночас лишається зваженою сумою ознак, а це єдиний сенс, у якому слово «лінійна» будь-коли вживалося. Модель лінійна за параметрами, а не за картинкою [2, §5.2].
Формальне визначення
Як це працює
Де застосовується
Чому і коли
Практичний приклад
Типові помилки
Перевірте себе
3 запитання
Запитання до цієї сторінки входять у доступ. Їх перевіряє сервер, тож відповіді лишаються там, доки ви не дасте свою.
Джерела
- scikit-learn — sklearn.preprocessing.PolynomialFeaturesdocs · звірено 2026-08-31https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html
- Deep Learning (2016)book · звірено 2026-10-07https://www.deeplearningbook.org/
- scikit-learn — SplineTransformerdocs · звірено 2026-10-07https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.SplineTransformer.html