Предложен метод нелинейного преобразования значений количественных данных (регрессоров) с использованием понятия близости значений, что позволяет существенно повысить качество регрессионных моделей. Рассмотрена проблема построения моделей с улучшенными прогнозными свойствами, проверяемыми на тестовой выборке. Предложено несколько эвристических процедур, с использованием которых производится последовательный отбор регрессоров на обучающей и контрольной выборках для построения модели с требуемыми свойствами.