1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Regresja średnio zaawansowana ze statsmodels w Pythonie
Connected

Exercise

Porównywanie resztowego błędu standardowego

Drugą popularną miarą dopasowania modelu jest resztowy błąd standardowy (RSE), który określa typową wielkość reszt.

RSE nie można pobrać bezpośrednio za pomocą statsmodels, ale średni błąd kwadratowy (MSE) jest dostępny przez atrybut .mse_resid. Pierwiastek kwadratowy z MSE daje właśnie RSE.

W poprzednim ćwiczeniu zobaczyłeś, że uwzględnienie obu zmiennych objaśniających w modelu zwiększyło współczynnik determinacji. Jak myślisz, jak użycie obu zmiennych objaśniających wpłynie na RSE?

Dostępne są dopasowane modele: mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age oraz mdl_price_vs_both.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Wyświetl resztowy błąd standardowy dla modelu mdl_price_vs_conv.
  • Zrób to samo dla modeli mdl_price_vs_age i mdl_price_vs_both.