So sánh sai số chuẩn phần dư (RSE)
Thước đo phổ biến khác để đánh giá độ phù hợp của mô hình là sai số chuẩn phần dư (RSE), cho biết kích thước điển hình của các phần dư.
statsmodels không cung cấp trực tiếp RSE, nhưng bạn có thể lấy mean squared error (MSE) qua thuộc tính .mse_resid. Lấy căn bậc hai của MSE sẽ ra RSE.
Trong bài trước, bạn đã thấy rằng đưa cả hai biến giải thích vào mô hình làm tăng hệ số xác định. Theo bạn, dùng cả hai biến giải thích sẽ làm RSE thay đổi như thế nào?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age và mdl_price_vs_both đã có sẵn dưới dạng mô hình đã fit.
Bài tập này là một phần của khóa học
Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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: ", ____)