多項式回帰は、ターゲット変数を予測するために使用される機械学習手法です。これは線形回帰の一種ですが、単一次数の直線をデータに当てはめるのではなく、複数の次数を使用してデータ ポイントを当てはめます。これは、データ ポイントとターゲット変数の間の複雑な関係を識別して表現できることを意味します。
多項式回帰は、データセットの将来の傾向の予測、出力の予測、およびさまざまな変数間の関係の推定に使用できます。たとえば、今後数日間の都市の気温を予測したり、価格と需要の関係を推定したりするために使用できます。
多項式回帰の主な利点は、複雑な関係を処理できることです。線形回帰などの他の手法と比較して、多項式回帰は高次の項を考慮できるため、データセットの出力の予測がより正確になります。
多項式回帰の主な欠点は、モデルが実際のデータ点ではなくデータ内のノイズを適合させようとする過剰適合です。これにより、トレーニング エラーが増加し、テスト データセットの一般化が低下する可能性があります。
多項式回帰は、線形回帰などの他の手法では良好な結果が得られない非線形データセットの問題に使用するのが最適です。これは、高次項がターゲット変数に影響を与える場合にも有益です。
全体として、多項式回帰は、データセット内の複雑な関係を特定し、他の手法よりも優れた結果を生み出すのに役立つ強力な機械学習手法です。
