Finde Parametrene
Vi ved nu, at lineær regression blot er en linje, der bedst passer til dataene. Men hvordan kan man afgøre, hvilken der er den rigtige?
Du kan beregne forskellen mellem den forudsagte værdi og den faktiske målte værdi for hvert datapunkt i træningssættet.
Disse forskelle kaldes residualer (eller fejl). Målet er at gøre residualerne så små som muligt.
Ordinary Least Squares
Standardmetoden er Ordinary Least Squares (OLS):
Tag hver residual, kvadrér den (primært for at fjerne fortegnet på residualen), og summér dem alle.
Dette kaldes SSR (Sum of squared residuals). Opgaven er at finde de parametre, der minimerer SSR.
Normal Ligning
Heldigvis behøver vi ikke at afprøve alle linjer og beregne SSR for dem. Opgaven med at minimere SSR har en matematisk løsning, som ikke er særlig beregningstung.
Denne løsning kaldes Normal Ligning.
Denne ligning giver os parametrene for en linje med mindst mulig SSR.
Forstod du ikke, hvordan det virker? Ingen grund til bekymring! Det er ret kompleks matematik. Men du behøver ikke selv at beregne parametrene. Mange biblioteker har allerede implementeret lineær regression.
Quiz
1. Overvej billedet ovenfor. Hvilken regressionslinje er bedst?
2. y_true - y_predicted kaldes
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Can you explain what the Normal Equation is in simpler terms?
What is the difference between residuals and SSR?
Why do we square the residuals in the OLS method?
Awesome!
Completion rate improved to 5.26Finde Parametrene
Stryg for at vise menuen
Vi ved nu, at lineær regression blot er en linje, der bedst passer til dataene. Men hvordan kan man afgøre, hvilken der er den rigtige?
Du kan beregne forskellen mellem den forudsagte værdi og den faktiske målte værdi for hvert datapunkt i træningssættet.
Disse forskelle kaldes residualer (eller fejl). Målet er at gøre residualerne så små som muligt.
Ordinary Least Squares
Standardmetoden er Ordinary Least Squares (OLS):
Tag hver residual, kvadrér den (primært for at fjerne fortegnet på residualen), og summér dem alle.
Dette kaldes SSR (Sum of squared residuals). Opgaven er at finde de parametre, der minimerer SSR.
Normal Ligning
Heldigvis behøver vi ikke at afprøve alle linjer og beregne SSR for dem. Opgaven med at minimere SSR har en matematisk løsning, som ikke er særlig beregningstung.
Denne løsning kaldes Normal Ligning.
Denne ligning giver os parametrene for en linje med mindst mulig SSR.
Forstod du ikke, hvordan det virker? Ingen grund til bekymring! Det er ret kompleks matematik. Men du behøver ikke selv at beregne parametrene. Mange biblioteker har allerede implementeret lineær regression.
Quiz
1. Overvej billedet ovenfor. Hvilken regressionslinje er bedst?
2. y_true - y_predicted kaldes
Tak for dine kommentarer!
