अवशिष्ट मानक त्रुटि की तुलना
मॉडल फिट का आकलन करने के लिए दूसरा प्रचलित मीट्रिक residual standard error (RSE) है, जो अवशिष्टों के औसत आकार को मापता है.
statsmodels से RSE सीधे नहीं मिलता, लेकिन आप .mse_resid एट्रिब्यूट से mean squared error (MSE) निकाल सकते हैं. MSE का वर्गमूल लेने पर RSE मिल जाता है.
पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि दोनों explanatory वैरिएबल्स को मॉडल में शामिल करने से coefficient of determination बढ़ गया. आपका क्या मानना है, दोनों explanatory वैरिएबल्स का उपयोग करने से RSE कैसे बदलेगा?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age, और mdl_price_vs_both फिट किए हुए मॉडल्स के रूप में उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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: ", ____)