Xətti reqressiya maşın öyrənmə alqoritmi hansı fərziyyələri irəli sürür?
Xətti reqressiya maşın öyrənmə alqoritmi hansı fərziyyələri irəli sürür?

Video: Xətti reqressiya maşın öyrənmə alqoritmi hansı fərziyyələri irəli sürür?

Video: Xətti reqressiya maşın öyrənmə alqoritmi hansı fərziyyələri irəli sürür?
Video: Linear regression model using sklearn/ Sklearn ilə xətti reqressiya model qurulması 2024, Noyabr
Anonim

Fərziyyələr qiymətləndiricilər haqqında: Müstəqil dəyişənlər səhvsiz ölçülür. Müstəqil dəyişənlər bir-birindən xətti müstəqildir, yəni orada edir məlumatlarda multikollinearlıq yoxdur.

Bununla əlaqədar olaraq, xətti reqressiyanın dörd fərziyyəsi hansılardır?

Var dörd fərziyyə ilə əlaqəli xətti reqressiya model: Xəttilik: X ilə Y-nin ortası arasındakı əlaqə xətti . Homoskedastiklik: qalığın dispersiyası X-in istənilən qiyməti üçün eynidir. Müstəqillik: Müşahidələr bir-birindən müstəqildir.

İkincisi, xətti reqressiyanın əsas fərziyyələri hansılardır? Xətti reqressiyanın fərziyyələri

  • Reqressiya modeli parametrlərdə xəttidir.
  • Qalıqların ortası sıfırdır.
  • Qalıqların homoskedastikliyi və ya bərabər dispersiya.
  • Qalıqların avtokorrelyasiyası yoxdur.
  • X dəyişənləri və qalıqları əlaqəsizdir.
  • X dəyərlərindəki dəyişkənlik müsbətdir.
  • Reqressiya modeli düzgün müəyyən edilmişdir.
  • Mükəmməl multikollinearlıq yoxdur.

Burada qalıqlarla bağlı xətti reqressiyanın fərziyyələri hansılardır?

Səpələnmə süjeti qalıq dəyərlərlə proqnozlaşdırılan dəyərlər yoxlamaq üçün yaxşı bir yoldur üçün homosedastiklik. Bölüşdürmədə aydın nümunə olmamalıdır və xüsusi bir nümunə varsa, məlumatlar heteroskedastikdir.

Reqressiya maşın öyrənmə formasıdırmı?

Xətti Reqressiya a maşın öyrənməsi nəzarətə əsaslanan alqoritm öyrənmək . A yerinə yetirir reqressiya vəzifə. Reqressiya müstəqil dəyişənlərə əsaslanan hədəf proqnoz dəyərini modelləşdirir. Xətti reqressiya verilmiş müstəqil dəyişən (x) əsasında asılı dəyişən dəyərini (y) proqnozlaşdırmaq tapşırığını yerinə yetirir.

Tövsiyə: