ศึกษาค่าคงเหลือ (Residuals)
ในการสร้างโมเดลเชิงเส้น จำเป็นต้องศึกษา ค่าคงเหลือ (residuals) ซึ่งเป็นระยะห่างระหว่างผลลัพธ์ที่โมเดลพยากรณ์กับข้อมูลจริง
ต้องเป็นไปตามเงื่อนไข 3 ข้อ ได้แก่:
- ค่าเฉลี่ยต้องเท่ากับ 0
- ความแปรปรวนต้องคงที่
- การกระจายต้องเป็นแบบปกติ
เราจะทำงานกับข้อมูลคะแนนสอบของโรงเรียน 2 แห่ง คือ A และ B วิชาเดียวกัน โดย model_A และ model_B ถูก fit ด้วย hours_of_study_A และ test_scores_A และด้วย hours_of_study_B และ test_scores_B ตามลำดับ
นำเข้า matplotlib.pyplot เป็น plt, numpy เป็น np และ LinearRegression จาก sklearn.linear_model แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
พื้นฐานความน่าจะเป็นด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()