Jakie założenia przyjmuje algorytm uczenia maszynowego regresji liniowej?
Jakie założenia przyjmuje algorytm uczenia maszynowego regresji liniowej?

Wideo: Jakie założenia przyjmuje algorytm uczenia maszynowego regresji liniowej?

Wideo: Jakie założenia przyjmuje algorytm uczenia maszynowego regresji liniowej?
Wideo: Assumptions of Linear Regression | What are the assumptions for a linear regression model 2024, Listopad
Anonim

Założenia o estymatorach: Zmienne niezależne są mierzone bez błędu. Zmienne niezależne są od siebie liniowo niezależne, tj. tam jest brak współliniowości danych.

W związku z tym, jakie są cztery założenia regresji liniowej?

Są cztery założenia związane z regresja liniowa model: Liniowość: Związek między X a średnią Y to liniowy . Homoskedastyczność: Wariancja reszt jest taka sama dla każdej wartości X. Niezależność: Obserwacje są od siebie niezależne.

Po drugie, jakie są podstawowe założenia regresji liniowej? Założenia regresji liniowej

  • Model regresji ma parametry liniowe.
  • Średnia reszt wynosi zero.
  • Homoskedastyczność reszt lub równa wariancja.
  • Brak autokorelacji reszt.
  • Zmienne X i reszty są nieskorelowane.
  • Zmienność wartości X jest dodatnia.
  • Model regresji jest poprawnie określony.
  • Brak idealnej współliniowości.

W tym miejscu, jakie są założenia regresji liniowej dotyczące reszt?

Wykres punktowy pozostały wartości a wartości przewidywane to dobry sposób na sprawdzenie dla homoskedastyczność. W rozkładzie nie powinno być wyraźnego wzorca, a jeśli istnieje określony wzorzec, dane są heteroskedastyczne.

Czy regresja jest formą uczenia maszynowego?

Liniowy Regresja jest nauczanie maszynowe algorytm oparty na nadzorowanym uczenie się . Wykonuje a regresja zadanie. Regresja modeluje docelową wartość prognozy na podstawie zmiennych niezależnych. Liniowy regresja wykonuje zadanie przewidywania wartości zmiennej zależnej (y) na podstawie danej zmiennej niezależnej (x).

Zalecana: