Video: Watter aannames maak lineêre regressie-masjienleeralgoritme?
2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12
Aannames oor die beramers: Die onafhanklike veranderlikes word foutloos gemeet. Die onafhanklike veranderlikes is lineêr onafhanklik van mekaar, dit wil sê daar is geen multikollineariteit in die data nie.
In hierdie verband, wat is die vier aannames van lineêre regressie?
Daar is vier aannames geassosieer met a Lineêre regressie model: Lineariteit: Die verwantskap tussen X en die gemiddelde van Y is lineêr . Homoscedastisiteit: Die variansie van residu is dieselfde vir enige waarde van X. Onafhanklikheid: Waarnemings is onafhanklik van mekaar.
Tweedens, wat is die basiese aannames van lineêre regressie? Aannames van lineêre regressie
- Die regressiemodel is lineêr in parameters.
- Die gemiddelde van residue is nul.
- Homoscedastisiteit van residue of gelyke variansie.
- Geen outokorrelasie van residue nie.
- Die X veranderlikes en residue is ongekorreleer.
- Die variasie in X-waardes is positief.
- Die regressiemodel is korrek gespesifiseer.
- Geen perfekte multikollineariteit nie.
Hiervan, wat is die aannames van lineêre regressie met betrekking tot residue?
N verstrooiing plot van oorblywende waardes vs voorspelde waardes is 'n goeie manier om na te gaan vir homoscedastisiteit. Daar behoort geen duidelike patroon in die verspreiding te wees nie en as daar 'n spesifieke patroon is, is die data heteroscedasties.
Is regressie 'n vorm van masjienleer?
Lineêr Regressie is 'n Masjienleer algoritme gebaseer op toesig leer . Dit voer a regressie taak. Regressie modelleer 'n teikenvoorspellingswaarde gebaseer op onafhanklike veranderlikes. Lineêr regressie voer die taak uit om 'n afhanklike veranderlike waarde (y) te voorspel gebaseer op 'n gegewe onafhanklike veranderlike (x).
Aanbeveel:
Wat is lineêre regressie Python?
Lineêre regressie (Python -implementering) Lineêre regressie is 'n statistiese benadering vir die modellering van 'n verband tussen 'n afhanklike veranderlike met 'n gegewe stel onafhanklike veranderlikes. Let wel: In hierdie artikel verwys ons afhanklike veranderlikes as reaksie en onafhanklike veranderlikes as kenmerke vir eenvoud
Hoeveel belemmer beton per lineêre voet?
Koste van betonrandstene Betonrandstene Koste Poskode Lineaire voet Basiese betere randstene - installeringskoste $ 90,00 - $ 107,00 $ 129,00 - $ 192,00 Betonrandstene - Totaal $ 194,00 - $ 214,00 $ 237,00 - $ 301,00 Betonrandstene - Totale gemiddelde koste per vierkante voet $ 10,20 $ 13,45
Wat is die lineêre regressie van die data?
Lineêre regressie poog om die verwantskap tussen twee veranderlikes te modelleer deur 'n lineêre vergelyking by waargenome data te pas. 'n Lineêre regressielyn het 'n vergelyking van die vorm Y = a + bX, waar X die verklarende veranderlike is en Y die afhanklike veranderlike is
Wat is meervoudige lineêre regressie in R?
Veelvuldige lineêre regressie is 'n uitbreiding van eenvoudige lineêre regressie wat gebruik word om 'n uitkomsveranderlike (y) te voorspel op grond van veelvuldige duidelike voorspellerveranderlikes (x). Hulle meet die verband tussen die voorspellerveranderlike en die uitkoms
Hoe doen jy meervoudige lineêre regressie?
Om 'n verband te verstaan waarin meer as twee veranderlikes teenwoordig is, word 'n meervoudige lineêre regressie gebruik. Voorbeeld Gebruik veelvuldige lineêre regressie yi = afhanklike veranderlike: prys van XOM. xi1 = rentekoerse. xi2 = olieprys. xi3 = waarde van S&P 500-indeks. xi4= prys van olie-termynkontrakte. B0 = y-afsnit op tyd nul