Модель полиномиальной регрессии с полиномом третьей степени имеет следующий вид:

Другие предметы Колледж Полиномиальная регрессия машинное обучение колледж полиномиальная регрессия модель третьей степени обучение машин колледж машинного обучения полином третьей степени алгоритмы машинного обучения курсы машинного обучения статистика и машинное обучение применение полиномиальной регрессии Новый

Модель полиномиальной регрессии с полиномом третьей степени может быть представлена в следующем виде:

y = a0 + a1*x + a2*x^2 + a3*x^3

Где:

• y - зависимая переменная (то, что мы хотим предсказать);
• x - независимая переменная (фактор, от которого зависит y);
• a0 - свободный член (константа);
• a1, a2, a3 - коэффициенты полинома, которые определяют наклон и форму кривой.

Теперь давайте разберем шаги, необходимые для построения модели полиномиальной регрессии третьей степени:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения модели. Это может быть набор данных с известными значениями y и соответствующими значениями x.
2. Предобработка данных: Проверьте данные на наличие пропусков, выбросов и других аномалий. При необходимости выполните очистку данных.
3. Создание полиномиальных признаков: Для полиномиальной регрессии нам нужно создать дополнительные признаки. Для полинома третьей степени это означает добавление x^2 и x^3 в наш набор данных.
4. Разделение данных: Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Обычно используется соотношение 70/30 или 80/20.
5. Обучение модели: Используйте методы регрессии, такие как метод наименьших квадратов, чтобы найти коэффициенты a0, a1, a2 и a3, которые минимизируют ошибку между предсказанными и реальными значениями y.
6. Оценка модели: После обучения модели оцените ее производительность, используя тестовую выборку. Это может включать расчет таких метрик, как средняя абсолютная ошибка (MAE) или среднеквадратичная ошибка (MSE).
7. Визуализация результатов: Постройте график, чтобы визуально оценить, насколько хорошо модель подходит к данным. Это может помочь вам понять, есть ли переобучение или недообучение.
8. Настройка модели: При необходимости внесите изменения в модель, например, измените степень полинома или используйте регуляризацию, чтобы улучшить результаты.

Следуя этим шагам, вы сможете построить и оценить модель полиномиальной регрессии третьей степени для ваших данных.