Pythonを使って実験データから従属変数を予測する回帰モデルを開発しています。研究室の実験ではパラメトリック研究が行われていました。つまり、一度に 1 つの独立変数 (X) だけを変化させ、従属変数 (Y) への影響を研究していました。これにより、データは特定の間隔で血餅のようになります (添付の図に見られるように)。私はこの分野に不慣れで、モデルを開発しようとしていますが、R2 値の範囲は 0.4 から 0.7 のみです。多変量線形回帰、SVR、RFR などのモデルを使用しました。
そのようなデータを処理し、そのための有能なモデルを作成するためのアプローチを誰かが提案できますか?
ありがとうございました。
