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_conv、mdl_price_vs_age 和 mdl_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
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: ", ____)