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La regresión polinomial, o regresión polinómica, es un modelo de regresión en el cual la relación entre la variable independiente X y la variable dependiente Y se modela mediante un polinomio. Por ejemplo, la ecuación de un modelo de regresión polinomial de segundo grado es y=β 0 +β 1 x+β 2 x 2 +ε.
La regresión polinomial es un ejemplo de análisis de regresión que utiliza funciones de base para modelar una relación funcional entre dos cantidades.
La Regresión Polinómica es una técnica de regresión popular en el aprendizaje automático, que se utiliza para el modelado predictivo. Aplicándola a diversas complejidades, proporciona un ajuste más flexible a los datos.
Aprende a usar la regresión polinómica y otros métodos de regresión no lineal para describir relaciones entre variables con mayor flexibilidad. Este documento explica los conceptos, las ventajas y los ejemplos de cada método.
Resumen. El procedimiento Regresión Polinomial está diseñado para construir una modelo estadístico que describa el impacto de un solo factor cuantitativo X en una variable dependiente Y. Se ajusta a los datos un modelo polinomial que involucra a X y potencias de X. Se realizan pruebas para determinar el orden apropiado del polinomio.
Regresión polinómica. Frecuentemente los datos que estamos analizando no tienen una distribución lineal. Por ejemplo: np.random.seed (0) X = 10 * np.random.rand (100, 1) - 5. y = 0.5 * X ** 2 + 1.5 * X + 3 + np.random.randn (m, 1) fig = plt.figure (figsize = (8, 6)) sns.scatterplot (x = X.flatten (), y = y.flatten ());
La regresión polinomial es una herramienta útil para modelar relaciones no lineales entre variables. En Python, podemos realizar una regresión polinomial utilizando la biblioteca Scikit-learn, lo que nos permite ajustar un polinomio a los datos y hacer predicciones sobre nuevos valores.
