ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ против ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ
1. Почему мы взяли квадрат ошибки в линейной регрессии?
Возведение в квадрат необходимо для удаления отрицательных знаков. Это также придает больший вес большей разнице. Это также говорит о том, что чем меньше среднеквадратическая ошибка, тем ближе прямая линия, основанная на данных.
2. Разница между линейной регрессией и логистической регрессией.
МАТРИЦА ЗАМЕДЛЕНИЙ
Здесь я беру пример людей, страдающих диабетом или нет.
Это показывает, что если у человека диабет, и алгоритм также предсказывает, что у человека диабет, то это действительно положительный результат.
Но если у человека нет диабета, но алгоритм показывает, что он есть, то это ложноположительный результат. Потому что у человека нет диабета, и если он проявляется, он может предпринять все действия, которые предотвратят его от диабета. Аналогичным образом мы можем определить, что является ложноотрицательным и истинно отрицательным.
КОДИРОВАНИЕ
Вместо массива мы можем использовать допущенные и не допущенные данные из набора данных о диабете и получить матрицу путаницы.
