Kvalita přizpůsobení

Úvod do lineárního modelování v Pythonu

Jason Vestuto

Data Scientist

3 různá R

Tvorba modelů:

Hodnocení modelů:

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

mean_squared_residuals = np.sum( np.square(residuals) ) / len(residuals)

MSE = np.mean( np.square(residuals) )

RMSE = np.sqrt(np.mean( np.square(residuals)))

RMSE = np.std(residuals)

Odchylky:

deviations = np.mean(y_data) - y_data
VAR = np.sum(np.square(deviations))

Rezidua:

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

R-squared:

r_squared = 1 - (RSS / VAR)
r = correlation(y_data, y_model)

Bodový graf nadmořské výšky vs. vzdálenosti s červenou linií modelu procházející body, obojí vodorovné s nulovým sklonem

Bodový graf nadmořské výšky vs. vzdálenosti s červenou linií modelu procházející body, obojí s mírným sklonem

Bodový graf nadmořské výšky vs. vzdálenosti s červenou linií modelu procházající body, obojí se středním sklonem

Bodový graf nadmořské výšky vs. vzdálenosti s červenou linií modelu procházející body, obojí se strmým sklonem

Úvod do lineárního modelování v Pythonu