В каких задачах применяют линейные модели

Линейные модели применяют в задачах регрессии и классификации, где зависимость между признаками и целевой переменной можно аппроксимировать линейной функцией. Они просты, интерпретируемы и работают даже при небольшом объеме данных.

Примеры задач:

• Прогнозирование цен (регрессия)
• Кредитный скоринг (логистическая регрессия)
• Анализ влияния факторов (feature importance)

Пример кода (линейная регрессия в sklearn):

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Когда не подходят:

• Сложные нелинейные зависимости
• Высокомерные sparse-данные (лучше деревья или нейросети)
• Требуется высокая точность без интерпретируемости

Линейные модели часто используют как baseline перед более сложными алгоритмами.