Tối ưu hóa mô hình

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Jason Vestuto

Data Scientist

Phần dư

Hình 2 ô: phía trên là scatter mực nước biển theo thời gian và đường mô hình; phía dưới là biểu đồ phần dư, thể hiện chênh lệch giữa dữ liệu và mô hình ở hình trên

 

residuals = y_model - y_data
len(residuals) == len(y_data)

True
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Tổng phần dư

Hình 2 ô: phía trên là scatter mực nước biển theo thời gian và đường mô hình; phía dưới là biểu đồ phần dư, thể hiện chênh lệch giữa dữ liệu và mô hình ở hình trên

 

residuals = y_model - y_data
print(np.sum(residuals))

0.0
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Bình phương phần dư

Hình 2 ô: phía trên là scatter mực nước biển theo thời gian và đường mô hình kém (hằng số); phía dưới là phần dư (dấu chấm xanh lá) và phần dư bình phương (ô vuông xanh dương)

residuals_squared = np.square(y_model - y_data)

print(np.sum(residuals_squared))

65.1
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

RSS

Hình 2 ô: phía trên là scatter mực nước biển theo thời gian và đường mô hình kém (hằng số); phía dưới là phần dư (dấu chấm xanh lá) và phần dư bình phương (ô vuông xanh dương)

 

resid_squared = np.square(y_model - y_data)
RSS = np.sum(resid_squared)
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

RSS

Hình 2 ô: phía trên là scatter mực nước biển theo thời gian và đường mô hình tốt hơn; phía dưới là phần dư (dấu chấm xanh lá) và phần dư bình phương (ô vuông xanh dương), với độ khớp tốt hơn nhiều

 

RSS = np.sum(np.square(y_model - y_data))
print(RSS)

5.9
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Biến thiên của RSS

Biểu đồ RSS (trục y) theo độ dốc (trục x), dạng parabol úp ngược như cái giếng, giá trị nhỏ nhất ở đáy gần slope=25

  • Giá trị nhỏ nhất của RSS cho phần dư nhỏ nhất
  • Phần dư nhỏ nhất cho mô hình tốt nhất
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Cùng luyện tập nào!

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Preparing Video For Download...