പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ

നൽകിയ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള തുടർച്ചയായ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവചിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കാണ് പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ, നോൺലീനിയർ റിഗ്രഷൻ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു തരം റിഗ്രഷൻ വിശകലനമാണ്, അതിൽ ആശ്രിത വേരിയബിൾ (പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നത്) ഒരു സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളിന്റെ (പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒന്ന്) ബഹുപദമാണ്. ഒരു നേർരേഖ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ മോഡൽ ചെയ്യുന്ന ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ പോലെയല്ല, പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ ഡാറ്റയെ വളച്ചൊടിക്കുന്നു. ലീനിയർ റിഗ്രഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷന് വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുമെന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.

പ്രവചനം, പ്രവചനം, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, അനിശ്ചിതത്വ അളവ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ പരിധിക്കപ്പുറമുള്ള മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണമാണ്, കൂടാതെ ഡാറ്റയിലെ നോൺ-ലീനിയർ ബന്ധങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.

ഒരു പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ മോഡലിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നതിന്, ഉപയോക്താവ് ആദ്യം പോളിനോമിയലിന്റെ ബിരുദം (സ്വതന്ത്ര വേരിയബിളിന്റെ ഉയർന്ന ശക്തി) നിർവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്, തുടർന്ന് ഓരോ മോഡലും വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള സങ്കീർണ്ണതകളുള്ള ഒരു കൂട്ടം വളവുകൾ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉപയോക്താക്കൾ പിന്നീട് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കും, മെട്രിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ട്, Mean Squared Error (MSE), R². ഏറ്റവും നന്നായി ചേരുന്ന ബഹുപദത്തിന്റെ ബിരുദം അറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, സമവാക്യത്തിലെ ഓരോ പദത്തിന്റെയും ഗുണകങ്ങൾ കണക്കാക്കാം.

പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ എന്നത് ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു നൂതന ഉപകരണമാണ്, ഇത് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഇക്കണോമിക്‌സ്, ഫിനാൻസ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിശ്വസനീയമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മതിയായ ഡാറ്റ ഉള്ളപ്പോൾ മാത്രമേ പോളിനോമിയൽ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാവൂ എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്; അല്ലെങ്കിൽ, ഫലങ്ങൾ വിശ്വസനീയമല്ലായിരിക്കാം.