Порівняння стандартної помилки залишків
Інша поширена міра оцінювання якості підгонки моделі — це стандартна помилка залишків (RSE), яка відображає типовий розмір залишків.
RSE не можна безпосередньо отримати через statsmodels, але можна взяти середньоквадратичну помилку (MSE) з атрибута .mse_resid. Взявши квадратний корінь з MSE, ви отримаєте RSE.
У попередній вправі ви бачили, що включення обох пояснювальних змінних до моделі підвищило коефіцієнт детермінації. Як ви думаєте, як використання обох пояснювальних змінних вплине на RSE?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age і mdl_price_vs_both доступні як підгонені моделі.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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: ", ____)