Residuals का अध्ययन
एक linear मॉडल लागू करने के लिए आपको residuals का अध्ययन करना होगा, जो predicted outcomes और वास्तविक डेटा के बीच की दूरियाँ होती हैं.
तीन शर्तें पूरी होनी चाहिए:
- Mean 0 होना चाहिए.
- Variance constant होना चाहिए.
- Distribution normal होना चाहिए.
हम एक ही विषय पर दो स्कूलों, A और B, के test scores के डेटा पर काम करेंगे. model_A और model_B को क्रमशः hours_of_study_A और test_scores_A तथा hours_of_study_B और test_scores_B के साथ फिट किया गया है.
matplotlib.pyplot को plt के रूप में, numpy को np के रूप में और sklearn.linear_model से LinearRegression इम्पोर्ट किया जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Probability की बुनियाद
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Scatterplot of hours of study and test scores
plt.scatter(____, ____)
# Plot of hours_of_study_values_A and predicted values
plt.plot(____, model_A.____(hours_of_study_values_A))
plt.title("Model A", fontsize=25)
plt.show()