Meilleurs algorithmes de régression non linéaire

1. Quels sont les algorithmes non linéaires?
2. Quel algorithme est le meilleur pour la régression?
3. La régression peut-elle être utilisée pour non linéaire?
4. Quel modèle est le meilleur pour les données non linéaires?

Quels sont les algorithmes non linéaires?

Cinq algorithmes non linéaires: arbres de classification et de régression, Bayes naïfs, voisins K-Dearest, Machines vectorielles de quantification vectorielle et de soutien à l'apprentissage.

Quel algorithme est le meilleur pour la régression?

La méthode d'estimation la plus connue de régression linéaire est la méthode des moindres carrés.

La régression peut-elle être utilisée pour non linéaire?

Dans l'ensemble, un modèle de régression non linéaire est utilisé pour s'adapter à différentes fonctions moyennes, même si elle est moins flexible qu'un modèle de régression linéaire. Certains de ses avantages incluent la prévisibilité, la parcimonie et l'interprétabilité. Les prévisions financières sont une façon dont une régression non linéaire peut être appliquée.

Quel modèle est le meilleur pour les données non linéaires?

Le modèle de régression logistique serait le meilleur choix pour le modèle non linéaire avec une personne dépendante et plusieurs variables indépendantes.