Sum of Squares

डेटा को फिट करने के लिए "सबसे अच्छी" रेखा चुनने के लिए, रिग्रेशन मॉडल्स को किसी मैट्रिक को ऑप्टिमाइज़ करना होता है। Linear regression के लिए, इस मैट्रिक को sum of squares कहा जाता है।

डैशबोर्ड में, intercept और slope coefficients के अलग-अलग मान सेट करके देखिए। प्लॉट में, ठोस काली रेखा में आपके द्वारा दिए गए intercept और slope हैं। बिंदीदार नीली रेखा में उस डेटासेट पर किए गए linear regression से निकले intercept और slope हैं।

Linear regression sum of squares मैट्रिक को कैसे ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश करता है?