Polinom regresyon, bir hedef değişkeni tahmin etmek için kullanılan bir makine öğrenme tekniğidir. Bu bir doğrusal regresyon biçimidir ancak verilere tek derecelik bir çizgi sığdırmak yerine, veri noktalarına sığdırmak için birden çok derece kullanır. Bu, veri noktaları ile hedef değişken arasındaki karmaşık ilişkileri tanımlayıp temsil edebileceği anlamına gelir.
Polinom regresyon, bir veri kümesinin gelecekteki eğilimini tahmin etmek, çıktıyı tahmin etmek ve farklı değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin bir şehrin önümüzdeki birkaç gündeki sıcaklığını tahmin etmek veya fiyat ile talep arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılabilir.
Polinom regresyonun temel avantajı karmaşık ilişkileri yönetebilme yeteneğidir. Doğrusal regresyon gibi diğer tekniklerle karşılaştırıldığında polinom regresyon, daha yüksek dereceli terimleri hesaba katabildiği için veri kümesinin çıktısını tahmin etmede daha doğrudur.
Polinom regresyonunun ana dezavantajı, modelin gerçek veri noktalarından ziyade verilere gürültüyü sığdırmaya çalıştığı aşırı uyumdur. Bu, daha yüksek eğitim hatalarına ve test veri kümesinde daha düşük genellemelere yol açabilir.
Polinom regresyon, doğrusal regresyon gibi diğer tekniklerin iyi sonuçlar sağlayamadığı doğrusal olmayan veri kümeleriyle ilgili problemler için en iyi şekilde kullanılır. Yüksek dereceli terimlerin hedef değişken üzerinde etkisinin olduğu durumlarda da faydalıdır.
Genel olarak polinom regresyonu, veri kümelerindeki karmaşık ilişkileri tanımlamaya yardımcı olabilecek ve diğer tekniklere göre daha iyi sonuçlar üretebilecek güçlü bir makine öğrenme tekniğidir.
