Asumsi apa yang dibuat oleh algoritma pembelajaran mesin regresi linier?

2024 Pengarang: Stanley Ellington | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-16 00:18

Asumsi tentang estimator: Variabel independen diukur tanpa kesalahan. Variabel bebas adalah bebas linier satu sama lain, yaitu ada adalah tidak ada multikolinearitas dalam data.

Berkaitan dengan hal tersebut, apa saja empat asumsi regresi linier?

Ada empat asumsi terkait dengan regresi linier model: Linearitas: Hubungan antara X dan mean dari Y adalah linier . Homoskedastisitas: Varian residual adalah sama untuk setiap nilai X. Independensi: Pengamatan tidak bergantung satu sama lain.

Kedua, apa asumsi dasar regresi linier? Asumsi Regresi Linier

• Model regresi linier dalam parameter.
• Rata-rata residu adalah nol.
• Homoskedastisitas residu atau varians yang sama.
• Tidak ada autokorelasi residu.
• Variabel X dan residual tidak berkorelasi.
• Variabilitas nilai X adalah positif.
• Model regresi ditentukan dengan benar.
• Tidak ada multikolinearitas yang sempurna.

Di sini, apa asumsi regresi linier mengenai residual?

Plot pencar dari sisa nilai vs nilai yang diprediksi adalah cara yang baik untuk memeriksa untuk homoskedastisitas. Seharusnya tidak ada pola yang jelas dalam distribusinya dan jika ada pola tertentu maka datanya bersifat heteroskedastis.

Apakah Regresi merupakan bentuk pembelajaran mesin?

Linier Regresi adalah pembelajaran mesin algoritma berdasarkan diawasi sedang belajar . Ia melakukan regresi tugas. Regresi memodelkan nilai prediksi target berdasarkan variabel independen. Linier regresi melakukan tugas untuk memprediksi nilai variabel dependen (y) berdasarkan variabel independen yang diberikan (x).