Playground AI

Eksperymentuj z algorytmami AI bezpośrednio w przeglądarce.

Regresja liniowa

Regresja liniowa to fundamentalny algorytm uczenia maszynowego, który modeluje liniową zależność między zmiennymi. Metoda najmniejszych kwadratów (OLS) minimalizuje sumę kwadratów odchyleń punktów od prostej. R² mierzy jak dobrze model wyjaśnia wariancję danych — wartość 1.0 oznacza idealne dopasowanie.

Czego się nauczysz

  • Jak metoda najmniejszych kwadratów dopasowuje prostą
  • Co oznacza R² i jak interpretować jego wartość
  • Jak regresja wielomianowa modeluje nieliniowe zależności
  • Czym są residua i co mówią o jakości modelu

Jak korzystać z wizualizacji

Interaktywna regresja liniowa i wielomianowa. Kliknij na wykresie żeby dodać punkty danych, obserwuj dopasowaną linię (metoda najmniejszych kwadratów), wartość R², nachylenie i punkt przecięcia. Zwiększ stopień wielomianu (1-5) dla regresji nieliniowej.

Ładowanie wizualizacji...

Poznaj teorię

Wizualizacja to świetny start, ale pełne zrozumienie wymaga teorii. Przeczytaj artykuł w bazie wiedzy, żeby dowiedzieć się jak to naprawdę działa pod maską.

Przeczytaj artykuł →