Porovnání reziduální standardní chyby
Další běžnou metrikou pro hodnocení kvality modelu je reziduální standardní chyba (RSE), která měří typickou velikost reziduálů.
RSE nelze z statsmodels získat přímo, ale střední kvadratickou chybu (MSE) načteš pomocí atributu .mse_resid. Z MSE pak RSE vypočítáš jako druhou odmocninu.
V předchozím cvičení jsi viděl/a, jak zahrnutí obou vysvětlujících proměnných do modelu zvýšilo koeficient determinace. Co si myslíš – jak použití obou vysvětlujících proměnných ovlivní RSE?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age a mdl_price_vs_both jsou k dispozici jako natrénované modely.
Toto cvičení je součástí kurzu
Intermediate Regression with statsmodels in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Print the RSE for mdl_price_vs_conv
print("rse_conv: ", ____)
# Print the RSE for mdl_price_vs_age
print("rse_age: ", ____)
# Print RSE for mdl_price_vs_both
print("rse_both: ", ____)