Видео: Какви предположения прави алгоритъмът за машинно обучение с линейна регресия?
2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 00:13
Предположения относно оценителите: Независимите променливи се измерват без грешка. Независимите променливи са линейно независими една от друга, т.е. там е няма мултиколинеарност в данните.
В това отношение кои са четирите допускания за линейна регресия?
Има четири предположения свързани с а линейна регресия модел: Линейност: Връзката между X и средната стойност на Y е линеен . Хомоскедастичност: Дисперсията на остатъка е една и съща за всяка стойност на X. Независимост: Наблюденията са независими едно от друго.
Второ, какви са основните допускания на линейната регресия? Предположения за линейна регресия
- Регресионният модел е линеен по параметри.
- Средната стойност на остатъците е нула.
- Хомоскедастичност на остатъци или равна дисперсия.
- Няма автокорелация на остатъци.
- X променливите и остатъците не са корелирани.
- Променливостта в стойностите на X е положителна.
- Регресионният модел е посочен правилно.
- Няма перфектна мултиколинеарност.
Тук какви са допусканията за линейна регресия по отношение на остатъци?
Диаграма на разсейване на остатъчна стойности спрямо прогнозирани стойности е добър начин за проверка за хомоскедастичност. Не трябва да има ясен модел в разпределението и ако има специфичен модел, данните са хетероскедастични.
Дали регресията е форма на машинно обучение?
Линеен Регресия е машинно обучение алгоритъм, базиран на контролирани изучаване на . Той изпълнява а регресия задача. Регресия моделира целева прогнозна стойност въз основа на независими променливи. Линеен регресия изпълнява задачата да предскаже стойност на зависима променлива (y) въз основа на дадена независима променлива (x).
Препоръчано:
Какво е линейна регресия Python?
Линейна регресия (изпълнение на Python) Линейната регресия е статистически подход за моделиране на връзката между зависима променлива с даден набор от независими променливи. Забележка: В тази статия отнасяме зависимите променливи като отговор, а независимите променливи като характеристики за простота
Какво прави консултантът по машинно инженерство?
Основни роли на консултантите по механично инженерство Като такива, ролите на последните обикновено се въртят около проектирането, разработването, тестването и производството на механични устройства. За да изпълнят тези роли, те започват, като правят скици, записват и анализират данни и изчисляват оценки
Какво е множествена линейна регресия в R?
Множествената линейна регресия е разширение на простата линейна регресия, използвана за прогнозиране на променлива на резултата (y) на базата на множество различни променливи за предсказване (x). Те измерват връзката между предикторната променлива и резултата
Какво е прост модел на линейна регресия?
Простата линейна регресия е статистически метод, който ни позволява да обобщаваме и изучаваме връзките между две непрекъснати (количествени) променливи: Другата променлива, обозначена с y, се разглежда като отговор, резултат или зависима променлива
Как правите множествена линейна регресия?
За да се разбере връзка, в която присъстват повече от две променливи, се използва множествена линейна регресия. Пример за използване на множествена линейна регресия yi = зависима променлива: цена на XOM. xi1 = лихвени проценти. xi2 = цена на петрола. xi3 = стойност на индекса S&P 500. xi4= цена на петролни фючърси. B0 = y-прихващане в момент нула