Pienso en la regresión simbólica no lineal como un término medio de regresión lineal y regresión no lineal.
La regresión lineal es una línea recta a través de su conjunto de datos. Si sus datos no se encuentran en la línea, su modelo pronosticará incorrectamente, produciendo un MSE bastante grande. Esto lleva a una gran variación. Por lo tanto, esto no funcionará bien en los datos de validación y prueba.
La regresión no lineal es un modelo más complejo (a menudo representado por una función polinómica de alto grado) que puede predecir sus datos de entrenamiento correctamente la mayor parte del tiempo. Sin embargo, tiene un sesgo bastante grande hacia los datos de entrenamiento. Por lo tanto, puede no funcionar bien en los datos de validación y datos de prueba.
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La regresión simbólica no lineal ofrece un modelo que es menos complejo que la regresión no lineal típica con más error en los datos de entrenamiento. Sin embargo, produce menos errores en los datos de validación. Por lo tanto, la regresión simbólica no lineal ofrece el mejor modelo para su conjunto de datos.
Lea más sobre ¿Qué es la regresión simbólica (y cómo la usa Eureqa)? y regresión simbólica – Wikipedia
