Polynomielle Regression ist eine Technik des maschinellen Lernens, die zur Vorhersage einer Zielvariablen verwendet wird. Es handelt sich um eine Form der linearen Regression, aber anstatt eine Linie mit einem Grad an die Daten anzupassen, werden mehrere Grade verwendet, um die Datenpunkte anzupassen. Dies bedeutet, dass es komplexe Zusammenhänge zwischen den Datenpunkten und der Zielgröße erkennen und darstellen kann.
Die polynomielle Regression kann zur Vorhersage des zukünftigen Trends eines Datensatzes, zur Prognose der Ausgabe und zur Schätzung der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen verwendet werden. Damit lässt sich beispielsweise die Temperatur einer Stadt für die nächsten Tage vorhersagen oder das Verhältnis zwischen Preis und Nachfrage abschätzen.
Der Hauptvorteil der polynomialen Regression besteht darin, dass sie komplexe Beziehungen verarbeiten kann. Im Vergleich zu anderen Techniken wie der linearen Regression ist die Polynomregression bei der Vorhersage der Ausgabe des Datensatzes genauer, da sie Terme höherer Ordnung berücksichtigen kann.
Der Hauptnachteil der polynomialen Regression ist die Überanpassung, bei der das Modell versucht, das Rauschen in den Daten und nicht die tatsächlichen Datenpunkte anzupassen. Dies kann zu höheren Trainingsfehlern und geringeren Verallgemeinerungen im Testdatensatz führen.
Die polynomielle Regression eignet sich am besten für Probleme mit nichtlinearen Datensätzen, bei denen andere Techniken wie die lineare Regression keine guten Ergebnisse liefern. Dies ist auch in Fällen von Vorteil, in denen die Terme höherer Ordnung einen Einfluss auf die Zielvariable haben.
Insgesamt ist die Polynomregression eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die dabei helfen kann, komplexe Beziehungen in Datensätzen zu identifizieren und bessere Ergebnisse als andere Techniken zu erzielen.
