Линейна регресия

Linear: Линейната регресия е статистически метод, използван за моделиране на връзката между зависима променлива и една или повече независими променливи с помощта на линейно уравнение.

Линейната регресия е често срещана статистическа техника за класифициране на записи въз основа на стойностите на цифровите полета за въвеждане. Линейната регресия пасва на права линия или повърхност, която минимизира несъответствията между

прогнозираните и действителните изходни стойности. Изисквания. В регресионен модел могат да се използват само числови полета. Трябва да имате точно едно целево поле (с роля, зададена на Target) и един или повече предиктори (с роля, зададена на Input). Полетата с роля И двете или Никой се игнорират, както и нечисловите полета. (Ако е необходимо, нечисловите полета могат да

бъдат прекодирани с помощта на възел Derive. )

Силни страни. Регресионните модели са относително прости и дават лесно интерпретируема математическа формула за генериране на прогнози. Тъй като регресионното моделиране е отдавна установена статистическа процедура, свойствата на тези модели са

добре разбрани. Регресионните модели също обикновено са много бързи за обучение. Възелът за регресия предоставя методи за автоматичен избор на поле, за да се eлиминират незначимите входни полета от уравнението.

References:

https://ncpha.government.bg/uploads/konkursi%20i%20proceduri/Avtoreferat_E.Manasiev.pdf