Линейные модели

Линейные модели предсказывают значения непрерывных целевых переменных, основываясь на взаимосвязи между целевой переменной и одним или несколькими предикторами.

Линейные модели относительно просты и дают легко интерпретируемую математическую формулу для скоринга. Свойства этих моделей хорошо понятны, и их обычно можно построить очень быстро, по сравнению с моделями других типов (такими как нейронные сети или деревья решений) на том же наборе данных.

Пример. Страховая компания с ограниченными ресурсами для исследования страховых требований домовладельцев желает построить модель для оценки стоимости требований. Применяя эту модель в центрах обслуживания, сотрудники компании могут ввести информацию от требовании, разговаривая по телефону с клиентом, и немедленно получить "ожидаемую" стоимость требования, основываясь на прошлых данных.

Требования к полям. Должны быть целевое и, по крайней мере, одно входное поля. По умолчанию не используются поля с предопределенными ролями Двойного назначения и Нет. Целевое поле должно быть непрерывным (количественным). Для предикторов (входов) отсутствуют ограничения на тип измерений; категориальные поля (флаговые, номинальные и порядковые) используются в модели в качестве факторов, а непрерывные поля используются как ковариаты.