Vượt ra ngoài hồi quy tuyến tính – giảm chiều và các thuật toán nâng cao Beyond linear regression – dimension reduction and advanced algorithms Giới thiệu về giới hạn của mô hình tuyến tính Trong hai bài học trước, chúng ta đã trang bị những công cụ rất mạnh mẽ để đánh giá và xây dựng mô hình dự báo. Các phương pháp như Lasso và Ridge đã giúp chúng ta giải quyết vấn đề lựa chọn biến và quá khớp một cách hiệu quả. Tuy nhiên, tất cả các phương pháp này, về bản chất, vẫn hoạt động dựa trên một giả định ngầm: mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là tuyến tính (hoặc có thể được biểu diễn tuyến tính sau khi biến đổi). Nhưng trong thế giới thực, các mối quan hệ kinh tế thường phức tạp hơn nhiều. Điều gì sẽ xảy ra nếu tác động của thu nhập lên chi tiêu không phải là một đường thẳng, mà là một đường cong phức tạp? Hoặc nếu các …