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

Video: Koje pretpostavke postavlja algoritam mašinskog učenja linearne regresije?

Video: Koje pretpostavke postavlja algoritam mašinskog učenja linearne regresije?
Video: MARKO SE PRVI PUT OGLASIO ZA MEDIJE! MISLIM DA JE MAJA UMEŠANA!!! 2024, Novembar
Anonim

Pretpostavke o procjeniteljima: Nezavisne varijable se mjere bez greške. Nezavisne varijable su linearno nezavisne jedna od druge, tj je nema multikolinearnosti u podacima.

U tom smislu, koje su četiri pretpostavke linearne regresije?

Oni su četiri pretpostavke povezan sa a linearna regresija model: Linearnost: Odnos između X i srednje vrijednosti Y je linearno . Homoskedastičnost: Varijanca reziduala je ista za bilo koju vrijednost X. Nezavisnost: Zapažanja su nezavisna jedna od druge.

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

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

Koje su pretpostavke linearne regresije u pogledu reziduala?

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

Da li je regresija oblik mašinskog učenja?

Linearno Regresija je mašinsko učenje algoritam zasnovan na nadziranom učenje . Obavlja a regresija zadatak. Regresija modelira ciljnu vrijednost predviđanja na osnovu nezavisnih varijabli. Linearno regresija obavlja zadatak da predvidi vrijednost zavisne varijable (y) na osnovu date nezavisne varijable (x).

Preporučuje se: