Поймать кривые: продвинутое моделирование с помощью полиномиальной регрессии

Когда мы анализируем взаимосвязи между переменными в машинном обучении, мы часто обнаруживаем, что прямая линия не отражает всей картины. Именно здесь на помощь приходят полиномиальные преобразования, добавляя слои в наши регрессионные модели без усложнения процесса вычислений. Преобразуя наши признаки в их полиномиальные аналоги — квадраты, кубы и другие члены более высокой степени — мы даём линейным моделям […]