Polinom regresyon

Doğrusal olmayan regresyon olarak da bilinen polinom regresyonu, verilen giriş verilerinden sürekli çıktıyı tahmin etmek için kullanılan gelişmiş bir makine öğrenme tekniğidir. Bağımlı değişkenin (tahmin edilen) bağımsız bir değişkenin (tahminlerde bulunmak için kullanılan) bir polinomu olduğu bir tür regresyon analizidir. Verileri düz bir çizgi kullanarak modelleyen doğrusal regresyonun aksine, polinom regresyon bunun yerine verileri eğriler. Bu, polinom regresyonun, doğrusal regresyona kıyasla değişkenler arasındaki daha karmaşık ilişkileri yakalayabileceği anlamına gelir.

Polinom regresyon modelleri tahmin, tahmin, optimizasyon ve belirsizlik ölçümü dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır. Toplanan veri aralığının ötesindeki değerleri tahmin etmek için özellikle yararlı bir araçtır ve verilerdeki doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için kullanılabilir.

Bir polinom regresyon modeline uymak için, kullanıcının öncelikle polinomun derecesini (bağımsız değişkenin en yüksek gücü) tanımlaması ve ardından her biri verileri değişen karmaşıklık dereceleriyle modelleyen bir eğriler dizisi oluşturması gerekir. Kullanıcı daha sonra Ortalama Karesel Hata (MSE) ve R² gibi ölçümleri kullanarak verilere en uygun modeli seçecektir. En uygun polinomun derecesi bilindikten sonra denklemdeki her terimin katsayıları tahmin edilebilir.

Polinom regresyon, verilerdeki karmaşık ilişkileri tahmin etmek ve modellemek için gelişmiş bir araçtır ve mühendislik, ekonomi ve finans dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Ancak polinom regresyon modellerinin yalnızca güvenilir modeller oluşturmak için yeterli veri olduğunda kullanılması gerektiğine dikkat etmek önemlidir; aksi takdirde sonuçlar güvenilmez olabilir.