Por que os modelos lineares são suprimidos pelos modelos não lineares?
Os modelos lineares são muitas vezes suprimidos ou superados por modelos não lineares devido às suas limitações inerentes na captura de relacionamentos complexos e intrincados presentes em muitos conjuntos de dados do mundo real. Os modelos não lineares oferecem maior flexibilidade e precisão na representação desses padrões complexos, tornando-os mais adequados para uma ampla gama de tarefas. Os modelos não lineares podem capturar relações curvas, oscilantes e interativas que os modelos lineares lutam para representar. Em domínios onde as relações de dados são inerentemente não lineares, como biologia, finanças e comportamento humano, os modelos não lineares são excelentes para revelar a dinâmica subjacente. Apesar de suas vantagens, os modelos não lineares podem ser computacionalmente intensivos e menos interpretáveis do que os modelos lineares. No entanto, sua capacidade de modelar relacionamentos intrincados com precisão muitas vezes supera essas desvantagens.