モデルの最適化

Pythonで学ぶ線形モデリング入門

Jason Vestuto

Data Scientist

残差

2パネル図：上段は海面と時間の散布図およびモデルの折れ線グラフ、下段はデータとモデルの差を示す残差

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

True

2パネル図：上段は海面と時間の散布図およびモデルの折れ線グラフ、下段はデータとモデルの差を示す残差

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

0.0

2パネル図：上段は海面と時間の散布図および定数値の不良モデルの折れ線グラフ、下段は緑の点マーカーで残差、青の四角マーカーで残差の二乗を表示

residuals_squared = np.square(y_model - y_data)

print(np.sum(residuals_squared))

65.1

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

2パネル図：上段は海面と時間の散布図および改善されたモデルの折れ線グラフ、下段は緑の点マーカーで残差、青の四角マーカーで残差の二乗を表示（フィットが大幅に改善）

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

5.9

RSSのy軸値と傾きのx軸値のグラフ：上向きの放物線（ウェル形状）で、傾き≈25付近に最小値

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