非線形な回帰はどんなケースかな
非線形な回帰は、以下のようなケースで適しています：
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多項式関係: データが単純な直線ではうまくモデル化できない場合、多項式回帰を使用して非線形な関係を捉えることができます。データが放物線や曲線などの複雑な形状を持つ場合に有用です。
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周期的な関係: データが周期的な変動を示す場合、三角関数などの非線形関数を使用して周期性をモデル化することができます。たとえば、季節性や天候パターンなどが該当します。
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相互作用項: 複数の特徴量が組み合わさって目的変数に影響を与える場合、相互作用項を導入することで非線形な関係を捉えることができます。特に、特徴量同士の積や指数関数などが有用です。
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異常値や外れ値の影響: 線形モデルでは異常値や外れ値の影響を受けやすい場合、非線形なモデルを使用することでこれらの影響を軽減することができます。ランダムフォレストや勾配ブースティング回帰などがこれに該当します。
これらのケースでは、線形回帰などの線形モデルでは適切なモデリングが難しいため、非線形な回帰モデルを使用することが推奨されます。