Կարո՞ղ է ապահովել, որ գծային ռեգրեսիան կանխատեսում է արժեքներ տրված տիրույթում ցանկացած մուտքային տվյալների համար:

Գծային ռեգրեսիան մոդել է, որը կանխատեսում է արժեքները որպես մուտքային հատկանիշների և պարամետրերի (շաքարների) գծային համակցություն: Այն չունի ներքին սահմանափակումներ ելքային արժեքների տիրույթի վրա: Դա նշանակում է, որ ցանկացած մուտքային տվյալների դեպքում կանխատեսումները կարող են դուրս գալ ցանկացած սահմանված տիրույթից:

Եթե անհրաժեշտ է ապահովել, որ կանխատեսումները կլինեն որոշակի տիրույթում, անհրաժեշտ է կիրառել լրացուցիչ մեթոդներ, օրինակ՝

• Ակտիվացման կամ փոխակերպման ֆունկցիաներ օգտագործել (օրինակ՝ սիգմոիդը՝ սեղմելու համար [0,1] տիրույթում):
• Մուտքային տվյալները սահմանափակել կամ նորմալիզացնել:
• Կիրառել սահմանափակումներով մոդելներ (օրինակ՝ սահմանափակումներով ռեգրեսիա կամ տիրույթը հաշվի առնող մոդելներ):
• Պատկերացրեք կանխատեսումից հետո, օգտագործեք հետագա մշակման մեթոդներ, օրինակ՝ արժեքների կտրում (clipping) ցանկալի տիրույթում:

Այսպիսով, գծային ռեգրեսիան ինքնին չի երաշխավորում կանխատեսումները տրված տիրույթում ցանկացած մուտքային տվյալների համար։