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比较残差标准误

评估模型拟合的另一个常用指标是残差标准误(RSE),它度量残差的典型大小。

statsmodels 不能直接返回 RSE,但您可以通过 .mse_resid 属性获取均方误差(MSE)。对 MSE 开平方根即可得到 RSE。

在上一个练习中,您看到将两个解释变量同时纳入模型后,判定系数有所提高。您认为同时使用两个解释变量会如何改变 RSE?

mdl_price_vs_convmdl_price_vs_agemdl_price_vs_both 都已拟合完毕,可直接使用。

本练习是课程的一部分

Python 中级回归:使用 statsmodels

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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: ", ____)
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