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- Was ist ein lineares Regressionsmodell mit Beispiel?
- Wie finden Sie RMSE und MSE in der linearen Regression??
- Was ist lineare Regression bei der Regularisierung?
Was ist ein lineares Regressionsmodell mit Beispiel?
Lineare Regression wird häufig zur Vorhersageanalyse und Modellierung verwendet. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um die relativen Auswirkungen von Alter, Geschlecht und Ernährung (die Prädiktorvariablen) auf die Höhe (die Ergebnisvariable) zu quantifizieren (die Ergebnisvariable).
Wie finden Sie RMSE und MSE in der linearen Regression??
Hier ist die Formel: In der Formel wird der Unterschied zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten als Residuum bezeichnet. Der mittlere quadratische Fehler (MSE) ist der Durchschnitt aller quadratischen Residuen. Dann nimmt die RMSE nur die Quadratwurzel davon, wodurch die Metrik in der Antwortvariablenskala zurückgeführt wird.
Was ist lineare Regression bei der Regularisierung?
Regularisierung der linearen Regression
Dies bedeutet, dass unser Modell nicht nur mit Trainings- oder Testdaten, sondern auch mit den Daten, die es in Zukunft erhalten, gut funktioniert. Zusammenfassend lässt sich sagen.
