Calitatea ajustării

Introducere în modelarea liniară în Python

Jason Vestuto

Data Scientist

3 R-uri diferite

Construirea modelelor:

Evaluarea modelelor:

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)

Deviații:

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

Reziduale:

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

R-squared:

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

Grafic de dispersie altitudine vs. distanță cu linie de model roșie prin puncte, toate orizontale cu pantă zero

Grafic de dispersie altitudine vs. distanță cu linie de model roșie prin puncte, ambele cu pantă ușoară

Grafic de dispersie altitudine vs. distanță cu linie de model roșie prin puncte, ambele cu pantă moderată

Grafic de dispersie altitudine vs. distanță cu linie de model roșie prin puncte, ambele cu pantă abruptă

Introducere în modelarea liniară în Python