मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन

Python में Linear Modeling परिचय

Jason Vestuto

Data Scientist

रेजिडुअल्स

2 पैनल चित्र: ऊपर समय बनाम sea level का स्कैटर और मॉडल की लाइन प्लॉट; नीचे रेजिडुअल्स, जो ऊपर वाले प्लॉट में डेटा और मॉडल का अंतर दिखाते हैं

 

residuals = y_model - y_data
len(residuals) == len(y_data)
True
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रेजिडुअल्स का योग

2 पैनल चित्र: ऊपर समय बनाम sea level का स्कैटर और मॉडल की लाइन प्लॉट; नीचे रेजिडुअल्स, जो ऊपर वाले प्लॉट में डेटा और मॉडल का अंतर दिखाते हैं

 

residuals = y_model - y_data
print(np.sum(residuals))
0.0
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स्क्वेयर्ड रेजिडुअल्स

2 पैनल चित्र: ऊपर स्थिर मान वाले एक कमजोर मॉडल की लाइन के साथ समय बनाम sea level का स्कैटर; नीचे हरे डॉट मार्करों से रेजिडुअल्स और नीले स्क्वायर मार्करों से स्क्वेयर्ड रेजिडुअल्स

residuals_squared = np.square(y_model - y_data)
print(np.sum(residuals_squared))
65.1
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RSS

2 पैनल चित्र: ऊपर स्थिर मान वाले एक कमजोर मॉडल की लाइन के साथ समय बनाम sea level का स्कैटर; नीचे हरे डॉट मार्करों से रेजिडुअल्स और नीले स्क्वायर मार्करों से स्क्वेयर्ड रेजिडुअल्स

 

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

2 पैनल चित्र: ऊपर बेहतर मॉडल की लाइन के साथ समय बनाम sea level का स्कैटर; नीचे हरे डॉट मार्करों से रेजिडुअल्स और नीले स्क्वायर मार्करों से स्क्वेयर्ड रेजिडुअल्स, बेहतर फिट के साथ

 

RSS = np.sum(np.square(y_model - y_data))
print(RSS)
5.9
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RSS का परिवर्तन

प्लॉट: y-अक्ष पर RSS और x-अक्ष पर slope; आकृति उल्टे पराबोला/कुएँ जैसी, न्यूनतम slope=25 के पास

  • RSS का न्यूनतम मान रेजिडुअल्स को न्यूनतम करता है
  • न्यूनतम रेजिडुअल्स से सर्वश्रेष्ठ मॉडल मिलता है
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अभ्यास करते हैं!

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