تصویری: الگوریتم یادگیری ماشین رگرسیون خطی چه مفروضاتی دارد؟
2024 نویسنده: Stanley Ellington | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-16 00:16
مفروضات در مورد برآوردگرها: متغیرهای مستقل بدون خطا اندازه گیری می شوند. متغیرهای مستقل به صورت خطی مستقل از یکدیگر هستند، یعنی وجود دارد است عدم وجود چند خطی در داده ها
در این راستا، چهار فرض رگرسیون خطی چیست؟
وجود دارد چهار فرض مرتبط با الف رگرسیون خطی مدل: خطی بودن: رابطه بین X و میانگین Y است خطی . Homoscedasticity: واریانس باقیمانده برای هر مقدار X یکسان است. استقلال: مشاهدات مستقل از یکدیگر هستند.
ثانیاً، مفروضات اساسی رگرسیون خطی چیست؟ مفروضات رگرسیون خطی
- مدل رگرسیون از نظر پارامترها خطی است.
- میانگین باقیمانده ها صفر است.
- همسانی باقیمانده ها یا واریانس برابر.
- بدون خود همبستگی باقیمانده ها.
- متغیرهای X و باقیمانده ها همبستگی ندارند.
- تنوع در مقادیر X مثبت است.
- مدل رگرسیون به درستی مشخص شده است.
- بدون چند خطی کامل.
در اینجا، مفروضات رگرسیون خطی در مورد پسماندها چیست؟
یک طرح پراکنده از باقی مانده مقادیر در مقابل مقادیر پیش بینی شده راه خوبی برای بررسی است برای واریانس همسانی. در توزیع نباید الگوی مشخصی وجود داشته باشد و در صورت وجود الگوی خاص، داده ها ناهمسان هستند.
آیا رگرسیون نوعی یادگیری ماشینی است؟
خطی پسرفت هست یک فراگیری ماشین الگوریتم مبتنی بر نظارت یادگیری . الف را اجرا می کند پسرفت وظیفه. پسرفت یک مقدار پیش بینی هدف را بر اساس متغیرهای مستقل مدل می کند. خطی پسرفت وظیفه پیش بینی یک متغیر وابسته (y) را بر اساس یک متغیر مستقل (x) انجام می دهد.
توصیه شده:
پایتون رگرسیون خطی چیست؟
رگرسیون خطی (اجرای پایتون) رگرسیون خطی یک روش آماری برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته با مجموعه ای از متغیرهای مستقل است. توجه: در این مقاله ، متغیرهای وابسته را به عنوان پاسخ و متغیرهای مستقل را به عنوان ویژگی هایی برای سادگی ذکر می کنیم
رگرسیون خطی داده ها چقدر است؟
رگرسیون خطی تلاش می کند تا با برازش یک معادله خطی برای داده های مشاهده شده، رابطه بین دو متغیر را مدل کند. یک خط رگرسیون خطی معادله ای به شکل Y = a + bX دارد که X متغیر توضیحی و Y متغیر وابسته است
رگرسیون خطی چندگانه در R چیست؟
رگرسیون خطی چندگانه گسترش رگرسیون خطی ساده است که برای پیش‌بینی متغیر نتیجه (y) بر اساس متغیرهای پیش‌بینی‌کننده متمایز چندگانه (x) استفاده می‌شود. آنها ارتباط بین متغیر پیش بینی کننده و نتیجه را اندازه گیری می کنند
مدل رگرسیون خطی ساده چیست؟
رگرسیون خطی ساده یک روش آماری است که به ما امکان می دهد روابط بین دو متغیر پیوسته (کمی) را خلاصه و مطالعه کنیم: متغیر دیگر که y نشان داده می شود به عنوان پاسخ، نتیجه یا متغیر وابسته در نظر گرفته می شود
چگونه رگرسیون خطی چندگانه انجام می دهید؟
برای درک رابطه ای که در آن بیش از دو متغیر وجود دارد، از رگرسیون خطی چندگانه استفاده می شود. مثال با استفاده از رگرسیون خطی چندگانه yi = متغیر وابسته: قیمت XOM. xi1 = نرخ بهره. xi2 = قیمت نفت. xi3 = ارزش شاخص S&P 500. xi4= قیمت قراردادهای آتی نفت. B0 = قطع y در زمان صفر