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比較殘差標準誤

另一個常用來評估模型擬合度的指標是殘差標準誤(RSE),它量化殘差的典型大小。

statsmodels 無法直接取得 RSE,但你可以透過 .mse_resid 屬性取得均方誤(MSE)。對 MSE 開平方根即可得到 RSE。

在上一個練習裡,你看到把兩個解釋變數都納入模型後,決定係數提升了。那麼,同時使用兩個解釋變數,會如何影響 RSE 呢?

mdl_price_vs_convmdl_price_vs_agemdl_price_vs_both 都已經擬合完成,可直接使用。

本練習屬於課程

使用 Python 的 statsmodels 進行迴歸分析:中級

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動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# 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: ", ____)
編輯並執行程式碼