Ի՞նչ ենթադրություններ է անում գծային ռեգրեսիայի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը:

2024 Հեղինակ: Stanley Ellington | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 00:18

Ենթադրություններ գնահատողների մասին. Անկախ փոփոխականները չափվում են առանց սխալի: Անկախ փոփոխականները գծայինորեն անկախ են միմյանցից, այսինքն՝ այնտեղ է տվյալների մեջ բազմակողմանիություն չկա:

Այս առումով, որո՞նք են գծային ռեգրեսիայի չորս ենթադրությունները:

Կան չորս ենթադրություն կապված ա գծային ռեգրեսիա Մոդել. Գծայինություն. X-ի և Y-ի միջինի միջև կապն է գծային . Homoscedasticity. մնացորդային շեղումը նույնն է X-ի ցանկացած արժեքի համար: Անկախություն. Դիտարկումները միմյանցից անկախ են:

Երկրորդ, որո՞նք են գծային ռեգրեսիայի հիմնական ենթադրությունները: Գծային ռեգրեսիայի ենթադրություններ

• Ռեգրեսիոն մոդելը պարամետրերով գծային է:
• Մնացորդների միջինը զրո է:
• Մնացորդների միատարրություն կամ հավասար շեղում:
• Մնացորդների ավտոկոռելացիա չկա:
• X փոփոխականները և մնացորդները փոխկապակցված չեն:
• X արժեքների փոփոխականությունը դրական է:
• Ռեգրեսիայի մոդելը ճիշտ է նշված:
• Կատարյալ բազմակողմանիություն չկա:

Այստեղից, որո՞նք են գծային ռեգրեսիայի ենթադրությունները մնացորդների վերաբերյալ:

Ցրված հողամաս մնացորդային արժեքներ ընդդեմ կանխատեսված արժեքների ստուգման լավ միջոց է համար միասեռականություն. Բաշխման մեջ չպետք է լինի հստակ օրինաչափություն, և եթե կա կոնկրետ օրինաչափություն, ապա տվյալները հետերոսկեդաստիկ են:

Արդյո՞ք ռեգրեսիան մեքենայական ուսուցման ձև է:

Գծային Հետընթաց է մեքենայական ուսուցում վերահսկվողի վրա հիմնված ալգորիթմ սովորելը . Այն կատարում է ա հետընթաց առաջադրանք. Հետընթաց մոդելավորում է թիրախային կանխատեսման արժեքը՝ հիմնված անկախ փոփոխականների վրա: Գծային հետընթաց կատարում է կախված փոփոխականի արժեքը (y) կանխատեսելու առաջադրանքը՝ հիմնվելով տվյալ անկախ փոփոխականի վրա (x):