Нелинейная регрессия методом Гаусса-Ньютона
Требуется реализовать нелинейную регрессию облака точек круглого сечения.
Есть облако точек в 3d круглого сечения, требуется построить нелинейную регрессию и найти на облаке точек дефекты формы.
Подскажите, в какую сторону искать решение и есть ли примеры реализаций нелинейной регрессии?
Ответы (1 шт):
Автор решения: MaxU
→ Ссылка
Первое, что приходит на ум для построения нелинейных регрессионных моделей это:
- SVR (с RBF и полиномиальным ядрами)
- RandomForestRegressor основанный на лесе/ансамбле решающих деревьев и другие более продвинутые ансамбли основанные на решающих деревьях - такие как: LightGBM и CatBoost
- нейронные сети с линейным выходным слоем (нейронную сеть никак нельзя назвать линейной регрессией, даже несмотря на линейность выходного слоя)
PS примеры использования SVR и RandomForestRegressor можно найти по ссылкам выше