Публикации по теме 'r-squared'
Что такое MSE (среднеквадратичная ошибка) в машинном обучении
Представьте, что у вас есть друг, который любит играть в дартс. Они бросают дротики в цель, и вы хотите знать, насколько хорошо они попадают в яблочко. Чем ближе их дротики приземляются к центру, тем лучше они.
MSE — это способ измерить, насколько хорошо ваш друг попадает в центр мишени своими дротиками. Он берет все расстояния между местом приземления каждого дротика и центром мишени, возводит эти расстояния в квадрат, суммирует их, а затем делит на количество дротиков.
Итак, если..
Предварительная обработка данных и построение моделей
Практическое руководство по подготовке данных для алгоритмов машинного обучения
В частях 1 и 2 этой серии мы обсудили анализ данных и разработку новых функций, которые улучшат наши прогностические модели.
В этом посте будет представлена концепция предварительной обработки данных.
Что такое предварительная обработка данных
Предварительная обработка данных — это манипулирование данными, включая удаление нерелевантных и/или неполных функций, и/или анализ данных для..
Разложение изменчивости
Эта статья является разделом Линейная регрессия в NutShell .
Есть некоторые метрики, которые необходимо понимать, чтобы определить, являются ли регрессионные модели точными или вводят в заблуждение.
Следовать ошибочной модели — плохая идея, поэтому важно, чтобы вы могли количественно оценить, насколько точна ваша модель. Одним из показателей является дисперсия .
Другие понятия, такие как предвзятость , компромисс между предвзятостью и дисперсией , будут рассмотрены в..
Основная информация о регрессионных моделях
Регрессионные модели являются важными элементами прогнозной аналитики. Модель регрессии представляет собой набор уравнений, сформированных путем изучения числовых данных. Это дает наиболее подходящую связь между прогнозируемыми данными и функциями, используемыми для прогнозирования.
Доступно большое количество регрессионных моделей. Самая простая и более интерпретируемая модель регрессии — это линейная регрессия.
Линейная регрессия находит линейное уравнение линии, которое лучше всего..
Метрики оценки для задач регрессии | Машинное обучение
В этой статье я расскажу о некоторых показателях оценки для задач регрессии.
1. R-квадрат 2. Средняя абсолютная ошибка 3. Среднеквадратическая ошибка
Проблемы регрессии:
Например, в задачах регрессии мы пытаемся предсказать непрерывные значения; прогнозирование цен на жилье.
Таким образом, как Data Scientist вы можете создать модель для прогнозирования этих значений, вы должны оценить свою модель, другими словами, вы должны вычислить некоторые показатели и на их основе вы..
Демистификация R-квадрата и скорректированного R-квадрата
В этой статье обсуждается математика R-квадрата и скорректированного R-квадрата, а также их реализация в Python.
В этой статье мы обсудим математику, лежащую в основе R-квадрата, а также несколько важных понятий, таких как объясненная вариация, необъяснимая вариация и общая вариация. Мы реализуем R-квадрат и скорректированный R-квадрат на Python. Мы также увидим, почему скорректированный R-квадрат является надежной мерой согласия для задач множественной регрессии.
Фон
Прежде чем..
Основы линейной регрессии
Давайте начнем с основ и определим, что такое регрессия? Регрессию можно определить как метод, используемый для определения силы и характера связи между одной зависимой переменной (y) и некоторой другой переменной, известной как независимая переменная (x).
Когда есть одна независимая переменная (x), метод называется простой линейной регрессией. когда есть несколько независимых переменных, этот метод известен как мультилинейная регрессия.
Общая форма модели линейной регрессии:
у знак..
