Изменения

Обычно в методах регрессии не учитывается связь между переменными. Предполагается, что влияние каждой переменной на результат не зависит от значений других переменных. Однако это предположение зачастую неверно.

Пусть <tex>x_1, x_2, \dots, x_k</tex> {{---}} двоичные независимые переменные, и пусть <tex>y</tex> {{---}} зависимая переменная. Будем пытаться натренировать модели регрессии вида <tex>g(E(y)) = b_0 + b_1 L_1 + \dots + b_n L_n</tex>, где <tex>L_j</tex> {{---}} булева функция от переменных <tex>x_i</tex> (например <tex>L_j = (x_2 \lor \overline{x_4}) \land x_7</tex>).