Koje pretpostavke postavlja algoritam strojnog učenja linearne regresije?
Koje pretpostavke postavlja algoritam strojnog učenja linearne regresije?

Video: Koje pretpostavke postavlja algoritam strojnog učenja linearne regresije?

Video: Koje pretpostavke postavlja algoritam strojnog učenja linearne regresije?
Video: Algoritmi razgranata struktura I dio 2024, Studeni
Anonim

Pretpostavke o procjeniteljima: Nezavisne varijable mjere se bez greške. Nezavisne varijable su linearno neovisne jedna o drugoj, tj. postoje je nema multikolinearnosti u podacima.

U tom smislu, koje su četiri pretpostavke linearne regresije?

Tamo su četiri pretpostavke povezana s a Linearna regresija model: Linearnost: Odnos između X i srednje vrijednosti Y je linearni . Homoskedastičnost: Varijanca reziduala je ista za bilo koju vrijednost X. Neovisnost: Zapažanja su neovisna jedno o drugom.

Drugo, koje su osnovne pretpostavke linearne regresije? Pretpostavke linearne regresije

  • Regresijski model je linearan u parametrima.
  • Srednja vrijednost reziduala je nula.
  • Homoskedastičnost reziduala ili jednaka varijansa.
  • Nema autokorelacije reziduala.
  • X varijable i reziduali nisu u korelaciji.
  • Promjenjivost vrijednosti X je pozitivna.
  • Regresijski model je točno specificiran.
  • Nema savršene multikolinearnosti.

Koje su pretpostavke linearne regresije s obzirom na ostatke?

Raspršena dijagrama zaostalo vrijednosti u odnosu na predviđene vrijednosti dobar je način za provjeru za homoskedastičnost. U distribuciji ne bi trebalo postojati jasan obrazac, a ako postoji specifičan obrazac, podaci su heteroskedastični.

Je li regresija oblik strojnog učenja?

Linearni Regresija je strojno učenje algoritam koji se temelji na nadziranom učenje . Obavlja a regresija zadatak. Regresija modelira ciljnu vrijednost predviđanja na temelju nezavisnih varijabli. Linearni regresija obavlja zadatak predviđanja vrijednosti zavisne varijable (y) na temelju zadane neovisne varijable (x).

Preporučeni: