אילו הנחות מניח אלגוריתם למידת מכונה של רגרסיה לינארית?

2024 מְחַבֵּר: Stanley Ellington | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-16 00:17

הנחות על האומדנים: המשתנים הבלתי תלויים נמדדים ללא שגיאות. המשתנים הבלתי תלויים בלתי תלויים זה בזה באופן ליניארי, כלומר שם הוא אין מולטי-קולינאריות בנתונים.

בהקשר זה, מהן ארבע ההנחות של רגרסיה לינארית?

יש ארבע הנחות הקשורים עם א רגרסיה לינארית מודל: לינאריות: הקשר בין X לממוצע של Y הוא ליניארי . הומוסקדסטיות: השונות של שיורי זהה לכל ערך של X. עצמאות: התצפיות אינן תלויות זו בזו.

שנית, מהן ההנחות הבסיסיות של רגרסיה לינארית? הנחות של רגרסיה לינארית

• מודל הרגרסיה הוא ליניארי בפרמטרים.
• הממוצע של השאריות הוא אפס.
• הומוסקדסטיות של שאריות או שונות שווה.
• אין קורלציה אוטומטית של שאריות.
• משתני X והשאריות אינם מתואמים.
• השונות בערכי X חיובית.
• מודל הרגרסיה מצוין כהלכה.
• אין מולטי-קולינאריות מושלמת.

מהן ההנחות של רגרסיה לינארית לגבי שאריות?

עלילת פיזור של שְׂרִידִי ערכים לעומת ערכים חזויים היא דרך טובה לבדוק ל הומוסקדסטיות. לא צריך להיות דפוס ברור בהתפלגות ואם יש דפוס ספציפי, הנתונים הם הטרוסקדסטיים.

האם רגרסיה היא סוג של למידת מכונה?

ליניארי נְסִיגָה הוא למידת מכונה אלגוריתם מבוסס על פיקוח לְמִידָה . הוא מבצע א נְסִיגָה מְשִׁימָה. נְסִיגָה מדגמים ערך חיזוי יעד המבוסס על משתנים בלתי תלויים. ליניארי נְסִיגָה מבצע את המשימה לחזות ערך משתנה תלוי (y) בהתבסס על משתנה בלתי תלוי נתון (x).