Video: ¿Qué suposiciones hace el algoritmo de aprendizaje automático de regresión lineal?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 00:15
Supuestos sobre los estimadores: Las variables independientes se miden sin error. Las variables independientes son linealmente independientes entre sí, es decir, hay es sin multicolinealidad en los datos.
En este sentido, ¿cuáles son los cuatro supuestos de la regresión lineal?
Existen cuatro supuestos asociado con un regresión lineal modelo: Linealidad: La relación entre X y la media de Y es lineal . Homoscedasticidad: La varianza del residual es la misma para cualquier valor de X. Independencia: Las observaciones son independientes entre sí.
En segundo lugar, ¿cuáles son los supuestos básicos de la regresión lineal? Supuestos de regresión lineal
- El modelo de regresión es lineal en parámetros.
- La media de los residuos es cero.
- Homoscedasticidad de residuos o varianza igual.
- Sin autocorrelación de residuos.
- Las variables X y los residuos no están correlacionados.
- La variabilidad en los valores de X es positiva.
- El modelo de regresión está correctamente especificado.
- No hay multicolinealidad perfecta.
Por lo tanto, ¿cuáles son los supuestos de la regresión lineal con respecto a los residuos?
Un diagrama de dispersión de residual valores frente a valores predichos es una buena manera de verificar por homocedasticidad. No debe haber un patrón claro en la distribución y si hay un patrón específico, los datos son heterocedásticos.
¿Es la regresión una forma de aprendizaje automático?
Lineal Regresión es un aprendizaje automático algoritmo basado en supervisado aprendiendo . Realiza un regresión tarea. Regresión modela un valor de predicción objetivo basado en variables independientes. Lineal regresión realiza la tarea de predecir el valor de una variable dependiente (y) basándose en una variable independiente dada (x).
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