Bài tập

Trực quan hóa phân phối của phần dư

Bây giờ hãy tính cả điểm dự đoán \(\hat{y}\) và phần dư \(y - \hat{y}\) cho toàn bộ \(n = 463\) giảng viên trong bộ dữ liệu evals. Tiếp theo, bạn sẽ vẽ biểu đồ histogram của các phần dư để xem liệu có mẫu hình nào trong phần dư (tức là sai số dự đoán) hay không.

model_score_4 từ bài tập trước đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP

1

2

Dùng hàm tự động tạo dự đoán và tính phần dư, rồi lưu các giá trị này vào dataframe model_score_4_points.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Bài tập

Hướng dẫn 1/2

Bài tập