Welke aannames maakt het algoritme voor machine learning met lineaire regressie?
Welke aannames maakt het algoritme voor machine learning met lineaire regressie?

Video: Welke aannames maakt het algoritme voor machine learning met lineaire regressie?

Video: Welke aannames maakt het algoritme voor machine learning met lineaire regressie?
Video: Machine Learning with Python! Mean Squared Error (MSE) 2024, November
Anonim

Veronderstellingen over de schatters: De onafhankelijke variabelen worden foutloos gemeten. De onafhankelijke variabelen zijn lineair onafhankelijk van elkaar, d.w.z. er is geen multicollineariteit in de data.

Wat zijn in dit verband de vier aannames van lineaire regressie?

Er zijn vier aannames geassocieerd met een lineaire regressie model: Lineariteit: De relatie tussen X en het gemiddelde van Y is lineair . Homoscedasticiteit: de variantie van het residu is hetzelfde voor elke waarde van X. Onafhankelijkheid: waarnemingen zijn onafhankelijk van elkaar.

Ten tweede, wat zijn de basisveronderstellingen van lineaire regressie? Aannames van lineaire regressie

  • Het regressiemodel is lineair in parameters.
  • Het gemiddelde van de residuen is nul.
  • Homoscedasticiteit van residuen of gelijke variantie.
  • Geen autocorrelatie van residuen.
  • De X-variabelen en residuen zijn ongecorreleerd.
  • De variabiliteit in X-waarden is positief.
  • Het regressiemodel is correct gespecificeerd.
  • Geen perfecte multicollineariteit.

Wat zijn hiervan de aannames van lineaire regressie met betrekking tot residuen?

Een spreidingsplot van residu waarden versus voorspelde waarden is een goede manier om te controleren voor homoscedasticiteit. Er mag geen duidelijk patroon in de verdeling zijn en als er een specifiek patroon is, zijn de gegevens heteroscedastisch.

Is regressie een vorm van machine learning?

Lineair regressie is een machine learning algoritme gebaseerd op gecontroleerde aan het leren . Het voert een regressie taak. regressie modelleert een doelvoorspellingswaarde op basis van onafhankelijke variabelen. Lineair regressie voert de taak uit om een afhankelijke variabelewaarde (y) te voorspellen op basis van een bepaalde onafhankelijke variabele (x).

Aanbevolen: