Как идет обучение линейной модели

Обучение линейной модели обычно происходит через минимизацию функции потерь (например, MSE для регрессии или log loss для классификации). Используются методы:

1. Градиентный спуск (и его вариации) — итеративно корректируем веса в направлении антиградиента:

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
model = SGDRegressor(alpha=0.01, max_iter=1000)
model.fit(X, y)

2. Аналитическое решение (для MSE) — через нормальное уравнение (XᵀX)⁻¹Xᵀy. В sklearn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(X, y)

Нюансы:

• Масштабирование признаков ускоряет сходимость
• Регуляризация (L1/L2) помогает с переобучением
• Для больших данных предпочтителен SGD
• Выбор learning rate критичен для градиентных методов