Goodness-of-Fit

Python में Linear Modeling परिचय

Jason Vestuto

Data Scientist

3 अलग-अलग R

मॉडल बनाना:

मॉडल जाँचना:

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)

Deviations:

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

Residuals:

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

R-squared:

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

ऊँचाई बनाम दूरी का स्कैटर प्लॉट; लाल मॉडल रेखा बिंदुओं से गुजरती है, दोनों क्षैतिज, ढलान 0

ऊँचाई बनाम दूरी का स्कैटर प्लॉट; लाल मॉडल रेखा बिंदुओं से गुजरती है, दोनों में हल्की ढलान

ऊँचाई बनाम दूरी का स्कैटर प्लॉट; लाल मॉडल रेखा बिंदुओं से गुजरती है, दोनों में मध्यम ढलान, मध्यम चढ़ाई जैसा

ऊँचाई बनाम दूरी का स्कैटर प्लॉट; लाल मॉडल रेखा बिंदुओं से गुजरती है, दोनों में अधिक ढलान, खड़ी चढ़ाई जैसा

Python में Linear Modeling परिचय