Regressão polinomial

A regressão polinomial, também conhecida como regressão não linear, é uma técnica avançada de aprendizado de máquina usada para prever resultados contínuos a partir de dados de entrada fornecidos. É um tipo de análise de regressão em que a variável dependente (a que está sendo prevista) é um polinômio de uma variável independente (a que está sendo usada para fazer previsões). Diferentemente da regressão linear, que modela os dados usando uma linha reta, a regressão polinomial curva os dados. Isso significa que a regressão polinomial pode capturar relações mais complexas entre as variáveis em comparação com a regressão linear.

Os modelos de regressão polinomial são usados em várias aplicações, incluindo predição, previsão, otimização e quantificação de incertezas. É uma ferramenta particularmente útil para prever valores além do intervalo dos dados coletados e pode ser usada para modelar relações não lineares nos dados.

Para ajustar um modelo de regressão polinomial, o usuário precisará primeiro definir o grau do polinômio (a potência mais alta da variável independente) e, em seguida, gerar um conjunto de curvas que modelem os dados com diferentes graus de complexidade. Em seguida, o usuário selecionará o modelo que melhor se ajusta aos dados, usando métricas como o erro quadrático médio (MSE) e o R². Quando o grau do polinômio de melhor ajuste for conhecido, os coeficientes de cada termo da equação poderão ser estimados.

A regressão polinomial é uma ferramenta avançada para prever e modelar relações complexas em dados e é comumente usada em uma ampla gama de aplicações, incluindo engenharia, economia e finanças. É importante observar, no entanto, que os modelos de regressão polinomial só devem ser usados quando houver dados suficientes para gerar modelos confiáveis; caso contrário, os resultados podem não ser confiáveis.