Vidéo: Quelles hypothèses l'algorithme d'apprentissage automatique de régression linéaire fait-il ?
2024 Auteur: Stanley Ellington | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 00:16
Hypothèses à propos des estimateurs: Les variables indépendantes sont mesurées sans erreur. Les variables indépendantes sont linéairement indépendantes les unes des autres, c'est-à-dire qu'il est pas de multicolinéarité dans les données.
À cet égard, quelles sont les quatre hypothèses de la régression linéaire ?
Il y a quatre hypothèses associé à un régression linéaire modèle: Linéarité: La relation entre X et la moyenne de Y est linéaire . Homoscédasticité: La variance du résidu est la même pour toute valeur de X. Indépendance: Les observations sont indépendantes les unes des autres.
Deuxièmement, quelles sont les hypothèses de base de la régression linéaire ? Hypothèses de régression linéaire
- Le modèle de régression est linéaire en paramètres.
- La moyenne des résidus est nulle.
- Homoscédasticité des résidus ou variance égale.
- Pas d'autocorrélation des résidus.
- Les variables X et les résidus ne sont pas corrélés.
- La variabilité des valeurs X est positive.
- Le modèle de régression est correctement spécifié.
- Pas de multicolinéarité parfaite.
De ce fait, quelles sont les hypothèses de régression linéaire concernant les résidus ?
Un nuage de points de résiduel valeurs vs valeurs prédites est un bon moyen de vérifier pour homoscédasticité. Il ne devrait pas y avoir de modèle clair dans la distribution et s'il y a un modèle spécifique, les données sont hétéroscédastiques.
La régression est-elle une forme d'apprentissage automatique ?
Linéaire Régression est un apprentissage automatique algorithme basé sur supervisé apprentissage . Il effectue un régression tâche. Régression modélise une valeur de prédiction cible basée sur des variables indépendantes. Linéaire régression effectue la tâche de prédire une valeur de variable dépendante (y) sur la base d'une variable indépendante donnée (x).
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