Вариации регрессии

Регрессия (англ. Regression) — метод моделирования зависимости между зависимой переменной [math]y[/math] и одной или несколькими независимыми переменными [math]x_1, x_2, \dots x_n[/math]. В случае нескольких независимых переменных регрессия называется множественной (англ. multivariate regression). Цель регрессионного анализа состоит в том, чтобы оценить значение непрерывной выходной переменной по значениям входных переменных.

Линейная регрессия

Линейная регрессия (англ. Linear regression) — разновидность регрессии для моделирования линейной зависимости между зависимой и независимой переменными.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия (англ. Logistic regression) — разновидность регрессии для моделирования зависимости между зависимой и независимой переменными в случае, когда зависимая переменная [math]y[/math] принимает значения в диапазоне от [math]0[/math] до [math]1[/math].

Гребневая регрессия (ридж-регрессия)

Описание

Пример кода для Scikit-learn

Лассо-регрессия

Байесовская

Логическая регрессия

Экологическая регрессия

LAD-регрессия

Джекнайф-регрессия

См. также

• Общие понятия
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Обзор библиотек для машинного обучения на Python
• Байесовская классификация
• Уменьшение размерности

Источники информации

1. machinelearning.ru — Линейная регрессия (пример)
2. Словарь статистических терминов