Дослідження залишків
Щоб побудувати лінійну модель, потрібно проаналізувати залишки — відстані між передбаченими значеннями та фактичними даними.
Мають виконуватися три умови:
- Середнє має дорівнювати 0.
- Дисперсія має бути сталою.
- Розподіл має бути нормальним.
Ми працюватимемо з даними результатів тестів для двох шкіл, A та B, з того самого предмета. Відповідно, model_A і model_B було навчено на hours_of_study_A і test_scores_A та на hours_of_study_B і test_scores_B.
matplotlib.pyplot імпортовано як plt, numpy як np, а LinearRegression — з sklearn.linear_model.
Ця вправа є частиною курсу
Основи теорії ймовірностей у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()