Методы повышения точности моделей линейной регрессии

Аннотация

В статье всесторонне анализируется проблема повышения точности моделей линейной регрессии. В ходе исследования изучено влияние предварительной обработки данных, мультиколлинеарности, современных методов оценки параметров, а также регуляризационных методов Ridge и Lasso на точность регрессионных моделей. Экспериментальные результаты показывают, что комплексное применение данных подходов позволяет значительно повысить точность прогнозирования