La regresión polinómica es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para predecir una variable objetivo. Es una forma de regresión lineal, pero en lugar de ajustar una línea de un solo grado a los datos, utiliza varios grados para ajustar los puntos de datos. Esto significa que puede identificar y representar relaciones complejas entre los puntos de datos y la variable objetivo.
La regresión polinómica se puede utilizar para predecir la tendencia futura de un conjunto de datos, pronosticar resultados y estimar relaciones entre diferentes variables. Por ejemplo, se puede utilizar para predecir la temperatura de una ciudad para los próximos días o para estimar la relación entre precio y demanda.
La principal ventaja de la regresión polinómica es su capacidad para manejar relaciones complejas. En comparación con otras técnicas, como la regresión lineal, la regresión polinómica es más precisa para predecir el resultado del conjunto de datos, ya que puede tener en cuenta los términos de orden superior.
La principal desventaja de la regresión polinómica es el sobreajuste, donde el modelo intenta ajustar el ruido de los datos en lugar de los puntos de datos reales. Esto puede provocar mayores errores de entrenamiento y menores generalizaciones en el conjunto de datos de prueba.
La regresión polinómica se utiliza mejor para problemas con conjuntos de datos no lineales, donde otras técnicas, como la regresión lineal, no logran proporcionar buenos resultados. También es beneficioso en los casos en que los términos de orden superior influyen en la variable objetivo.
En general, la regresión polinomial es una poderosa técnica de aprendizaje automático que puede ayudar a identificar relaciones complejas en conjuntos de datos y producir mejores resultados que otras técnicas.
