Residui
Fa parte della sezione Statistica per il machine learning del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 35 di 64.
Questo capitolo traccia una linea di tendenza attraverso i dati, fa previsioni con essa e la valuta. Ecco dove ti porta:
Quanto è valida una retta? Un servizio di giardinaggio stima 4.5 * area + 5 minuti per lavoro. Ogni distanza rossa è un residuo: valore effettivo meno valore previsto.
Elevali al quadrato e sommali per calcolare il punteggio della retta:
area = np.array([4, 6, 9, 12, 15])
minutes = np.array([29, 27, 49, 52, 76])
residuals = minutes - (4.5 * area + 5)
print(residuals)
print((residuals ** 2).sum())Questo stampa:
[ 6. -5. 3.5 -7. 3.5]
134.5I quadrati impediscono a +6 e -6 di annullarsi a vicenda. Più piccola è questa somma dei residui al quadrato, migliore è la retta. Un modello impara riducendola.
Sfida
MedioUn'azienda di traslochi stima quanto tempo richiede un trasloco in base al numero di scatoloni. boxes e hours contengono otto traslochi passati, e il programma legge due rette stimate: slope1, intercept1, poi slope2, intercept2.
- Calcola il punteggio di ogni retta sommando i quadrati dei residui.
- Stampa entrambe le somme, arrotondate a 2 decimali, e la retta migliore, come mostrato sotto.
Per le rette 0.16 * boxes + 0.8 e 0.12 * boxes + 2.5:
Line 1 SSR: 0.57
Line 2 SSR: 4.1
Better: line 1Provalo tu
import numpy as np
boxes = np.array([10, 18, 25, 32, 40, 47, 55, 60])
hours = np.array([2.5, 3.5, 5.0, 5.5, 7.0, 8.0, 9.5, 10.0])
slope1 = float(input())
intercept1 = float(input())
slope2 = float(input())
intercept2 = float(input())
# Scrivi il tuo codice qui sotto
Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.
Tutte le lezioni di Statistica per il machine learning
1Centro e dispersione
Media e medianaPercentili e quartiliVarianza e deviazione standardCampione o popolazione?Il valore più frequenteRiepilogo: tempi di consegna4Campioni e popolazioni
Popolazione e campioneLe medie campionarie varianoDistribuzione campionariaCampioni più grandi, meno rumoreRiepilogo: sondare una città7Linee di tendenza
ResiduiAdattamento dei minimi quadratiTracciare la retta di adattamentoFare previsioni con una rettaQuanto è buono l’adattamento?Riepilogo: ore di pratica10Codifica delle categorie
Categorie come numeriCodifica one-hotRaggruppamento dei numeri in intervalliRiepilogo: annunci di auto2Distribuzioni
Istogrammi di densitàForme dei datiCurva normaleRegola 68-95-99,7Punteggi ZRiepilogo: durata della batteria5Valori anomali
Diagrammi a scatolaLa regola dell'IQRLa regola dello z-scoreGestire i valori anomaliRiepilogo: anomalie dei sensori3Probabilità tramite simulazione
La probabilità come frequenzaLa legge dei grandi numeriSomme dei dadiValore attesoProbabilità condizionataRiepilogo: probabilità al banco dei dadi6Relazioni
Leggere i grafici a dispersioneCorrelazioneMatrice di correlazioneMappe di calore della correlazioneCorrelazione non significa causalitàRiepilogo: gelato e soleEsercitati da solo: Compilatore Python online