ÎncepețiÎncepe gratuit

Studierea reziduurilor

Pentru a implementa un model liniar, trebuie să studiezi reziduurile, adică distanțele dintre valorile prezise și datele reale.

Trei condiții trebuie îndeplinite:

  1. Media trebuie să fie 0.
  2. Varianța trebuie să fie constantă.
  3. Distribuția trebuie să fie normală.

Vom lucra cu date despre scorurile la teste ale două școli, A și B, la aceeași materie. model_A și model_B au fost antrenate cu hours_of_study_A și test_scores_A, respectiv cu hours_of_study_B și test_scores_B.

matplotlib.pyplot a fost importat ca plt, numpy ca np și LinearRegression din sklearn.linear_model.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele probabilității în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()
Editează și rulează codul