Polynom-Regression

Die Polynom-Regression ist ein Regressionsverfahren, mit dem nichtlineare Zusammenhänge zwischen Eingabevariablen und Zielvariable modelliert werden. Dazu wird ein lineares Regressionsmodell um Terme höherer Ordnung (z. B. Quadrate oder Kuben der Eingabevariablen) erweitert, sodass sich gekrümmte Verläufe an die Daten anpassen lassen. (vgl. Andrae 2023, S. 12 f.)

Beispiel: Die Vorhersage der Wachstumskurve einer Pflanze über die Zeit: Da das Wachstum anfangs langsam, dann schnell und zum Schluss wieder langsamer verläuft, passt ein quadratischer oder kubischer Term besser als eine lineare Regression. Das Modell wird mit Messwerten der Pflanzenhöhe zu verschiedenen Zeitpunkten trainiert, sodass anschließend die Höhe zu zukünftigen Zeitpunkten vorhergesagt werden kann.

Andrae, S. (2023): Ökonometrie und maschinelles Lernen. Basiswissen für Ökonomen. Wiesbaden: Springer Gabler