以下是前兩個模型的標準化 scale-location 圖。也就是把殘差的大小相對於擬合值畫出來。
原始模型（n_clicks 對 n_impressions）
n_clicks
n_impressions
轉換後的模型（n_clicks ^ 0.25 對 n_impressions ^ 0.25）
n_clicks ^ 0.25
n_impressions ^ 0.25
「看看 y 軸上的數值與趨勢線的斜率。」哪一個敘述是正確的？
本練習屬於課程
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你將學到這個熱門統計模型的基礎、什麼是迴歸，以及線性與邏輯斯迴歸的差異。接著你會學習如何以數值與類別解釋變數來擬合簡單線性迴歸模型，並使用模型係數描述反應變數與解釋變數之間的關係。
在本章中，你將學會如何使用線性迴歸模型，對臺灣房價與 Facebook 廣告點擊進行預測。你也會進一步強化迴歸技能，實作操作模型物件、理解「回歸到平均值」的概念，並學會如何轉換資料集中的變數。
在本章中，你將學會如何對模型提問以評估擬合效果。你會學習如何量化線性迴歸模型的擬合程度、用視覺化診斷模型問題，並理解用於建立模型的每一筆觀測的槓桿值與影響力。
當前練習
學習如何擬合邏輯斯迴歸模型。使用真實世界資料，你將以成功機率與勝算比來預測客戶關閉銀行帳戶的可能性，並用混淆矩陣量化模型效能。
