Model regresji to rodzaj modelu statystycznego, który służy do badania związku między jedną lub wieloma zmiennymi niezależnymi a jedną zmienną zależną. Celem modelu regresji jest przewidywanie wartości zmiennej zależnej na podstawie wartości jednej lub wielu zmiennych niezależnych.
Istnieją różne rodzaje modeli regresji, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, regresja wielomianowa itp. Każdy z tych modeli opiera się na innych założeniach i metodach szacowania.
Regresja liniowa to najprostszy rodzaj modelu regresji, który zakłada liniową zależność między zmienną niezależną a zmienną zależną. Model ten może być zapisany w postaci równania y = mx + b, gdzie y oznacza zmienną zależną, x oznacza zmienną niezależną, m oznacza nachylenie linii regresji, a b oznacza przesunięcie. W celu szacowania parametrów modelu, stosowane są różne metody, takie jak metoda najmniejszych kwadratów.
Regresja logistyczna jest używana w przypadku, gdy zmienna zależna jest zmienną binarną (tj. może przyjąć tylko dwie wartości). Model ten wykorzystuje funkcję sigmoidalną, aby przewidywać prawdopodobieństwo przynależności do jednej z dwóch klas.
Regresja wielomianowa jest używana w przypadku, gdy zmienna zależna jest zmienną ciągłą, a zależność między zmiennymi niezależnymi a zależnymi nie jest liniowa. Model ten wykorzystuje wielomiany do modelowania zależności.
Wszystkie modele regresji mają swoje ograniczenia i wymagają dokładnego zrozumienia danych i celów badawczych przed ich zastosowaniem.
Informację o tym czym są modele AI i jakie inne wyróżniamy znajdziesz TUTAJ.
