Публикации по теме 'linear-regression'
Линейная регрессия опирается на несколько допущений для своей достоверности:
Линейная регрессия основывается на нескольких допущениях относительно ее достоверности:
Линейность:
Связь между независимой переменной (переменными) и зависимой переменной должна быть приблизительно линейной. Это означает, что изменение зависимой переменной прямо пропорционально изменению независимой переменной (переменных).
Независимость:
Наблюдения (точки данных) должны быть независимыми друг от друга. На каждую точку данных не должны влиять другие точки данных в..
Градиент достойный в линейной регрессии
Модель линейной регрессии пытается объяснить связь между зависимой (выходные переменные) переменной и одной или несколькими независимыми (предикторная переменная) переменными с помощью прямой линии.
Эта прямая линия представлена следующей формулой:
Где,
y: зависимая переменная
x: независимая переменная
m: наклон линии (при увеличении количества X на единицу Y увеличивается на m. 1 = m единиц).
c: точка пересечения y (значение Y равно c, когда значение X равно 0)..
Раскрытие искусства и науки линейной регрессии: предположения, сложность и интуитивное понимание…
В мире бизнеса данные доминируют. Компании постоянно собирают и анализируют данные, чтобы принимать обоснованные решения, выявлять тенденции и прогнозировать будущие результаты. Линейная регрессия, фундаментальный статистический метод, играет ключевую роль в этом процессе принятия решений, основанном на данных. В этой статье мы углубимся в линейную регрессию, изучим ее предположения, сложности и то, как ее можно использовать для получения ценной информации с точки зрения бизнеса...
Метрики оценки для линейной регрессии
Метрики оценки используются для измерения производительности модели машинного обучения. Важно выбрать правильную оценочную метрику для модели, чтобы решить проблему и достичь желаемой цели. В этом блоге приведены некоторые из наиболее часто используемых показателей оценки для модели линейной регрессии:
1. Среднеквадратическая ошибка (MSE):
Среднеквадратическая ошибка (MSE) представляет собой среднее квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он..
Визуализируйте модели линейной регрессии с помощью функций Seaborn
В этой статье я расскажу вам о трех способах визуализации моделей линейной регрессии.
Наш набор данных в большинстве случаев содержит количественные переменные, поэтому нам нужно увидеть, как эти переменные соотносятся друг с другом. Построение модели линейной регрессии, чтобы увидеть, существует ли какая-либо линейная связь между переменными, может быть удобным. Тем не менее, иногда это слишком сложная задача, и визуализация результата становится довольно утомительной. Здесь вам..
Линейная регрессия
Добро пожаловать в модуль Линейная регрессия в предыдущем блоге, где я объяснял Предположения линейной регрессии и Метрики оценки модели, используемые для регрессии .
В этом разделе мы начнем с понимания базовой концепции простой линейной регрессии и построим простую модель линейной регрессии в Python.
Широкая повестка дня выглядит следующим образом:
Модели линейной регрессии. Остатки Остаточная сумма квадратов (RSS) и R² (R-квадрат) ( следите за моим предыдущим блогом )..
Полное руководство по линейной регрессии
Все, что вам нужно знать о самой простой, но самой популярной регрессионной модели машинного обучения
Корреляция не является причинно-следственной связью.
— Кеннет Л. Вудворд
Первое, что вы можете прочитать в каждой книге по статистике, это то, что корреляция не является причинно-следственной связью. Тем не менее, это также первое, что многие студенты забывают, когда видят свои данные и начинают искать информацию о них. Линейная регрессия — одна из наиболее часто..
