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Warum ist die lineare Regression ein beliebtes Modell?

Sie ist schnell zu berechnen und leicht zu interpretieren.

Die Extrapolation ist einfach, und das Anpassungsverfahren muss nicht optimiert werden, um die beste Lösung zu ermitteln.

Beide Optionen sind richtig.

Was ist der Unterschied zwischen der multiplen und der einfachen Regression?

Bei der einfachen Regression werden spezielle mathematische Verfahren verwendet, um die Analyse zu beschleunigen.

Bei der multiplen Regression werden mehrere Bezeichnungen vorhergesagt, und bei der einfachen Regression nicht.

Bei der multiplen Regression werden mehrere Merkmale akzeptiert, und bei der einfachen Regression nicht.

Was sind die wichtigsten Stärken und Schwächen der polynomialen Regression gegenüber der einfachen linearen Regression?

Die polynomiale Regression ist eine beliebtere Methode als die lineare Regression, aber sie muss immer iterativ angepasst werden.

Die polynomiale Regression kann nichtlineare Beziehungen erklären, macht aber oft extreme Vorhersagen, wenn sie extrapoliert wird

Bei der polynomialen Regression kann im Gegensatz zur einfachen linearen Regression extrapoliert werden, aber die Berechnung kann lange dauern.

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