Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que le modèle de régression linéaire avec l'exemple?
- Comment trouvez-vous le RMSE et le MSE en régression linéaire?
- Qu'est-ce que la régression linéaire avec régularisation?
Qu'est-ce que le modèle de régression linéaire avec l'exemple?
La régression linéaire est couramment utilisée pour l'analyse et la modélisation prédictives. Par exemple, il peut être utilisé pour quantifier les impacts relatifs de l'âge, du sexe et du régime alimentaire (les variables prédictives) sur la hauteur (la variable de résultat).
Comment trouvez-vous le RMSE et le MSE en régression linéaire?
Voici la formule: dans la formule, la différence entre les valeurs observées et prédites est appelée résiduelle. L'erreur quadratique moyenne (MSE) est la moyenne de tous les résidus carrés. Ensuite, le RMSE prend juste la racine carrée de cela, ce qui remet la métrique dans l'échelle variable de réponse.
Qu'est-ce que la régression linéaire avec régularisation?
Régularisation en régression linéaire
Cela signifie que notre modèle fonctionne bien non seulement avec les données de formation ou de test, mais aussi avec les données qu'elle recevra à l'avenir. En résumé, pour y parvenir, la régularisation réduit les poids vers zéro pour décourager les modèles complexes.
