Оценка модели линейной регрессии | Анализ среднеквадратичной ошибки (RMSE), R-квадрат и остатков

Описание: Готовы ли вы построить и оценить свою модель прогнозирования цен на жильё? Во второй части нашей серии статей о жильё в Калифорнии мы реализуем линейную регрессию, достигаем 60%-ной дисперсии и узнаем, какие характеристики действительно способствуют росту цен на 83 тысячи долларов!

Это видео входит в курс Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face Professional Certificate на Coursera. Завершите путь к прогнозированию цен на жильё, используя методы построения моделей и профессиональной оценки. Вы научитесь:
*Разделение данных на обучение и тестирование и масштабирование признаков с помощью StandardScaler
*Обучение модели линейной регрессии и оптимизация коэффициентов
*Метрики производительности: среднеквадратичное отклонение (среднеквадратическая ошибка 73 тыс. долларов США) и коэффициент детерминации (дисперсия 60%)
*Интерпретация коэффициентов: влияние увеличения медианного дохода на 83 тыс. долларов США
*Визуализация модели с помощью диаграмм рассеяния и линий регрессии
*Комплексный анализ остатков: диаграммы рассеяния, гистограммы и Q-Q-диаграммы
*Выявление нелинейных закономерностей и ограничений модели
*Интерпретация реальных моделей для принятия бизнес-решений

📌 Запишитесь на полный курс Машинное обучение с использованием Scikit-learn, PyTorch и сертификат Hugging Face Professional → https://bit.ly/4pQwKfo
⬅️ Смотрите Часть 1: Исследование данных:    • California Housing Dataset | Complete Line...  
✅ Подпишитесь на полные обучающие материалы по машинному обучению →    / @coursera  
💬 Комментарий: Допустима ли средняя погрешность в 73 тысячи долларов для прогнозирования цен на жильё? Каков ваш порог? 👇

00:00 С возвращением! Обзор данных из части 1
00:20 Подготовка данных: разделение на тренировочную и тестовую выборки и масштабирование признаков
00:41 Обучение модели: подбор и оптимизация линейной регрессии
00:52 Оценка эффективности: расчёт среднеквадратичной ошибки (RMSE) и метрики R-квадрат
01:17 Анализ результатов: ошибка 73 тыс. долларов, дисперсия 60%, интерпретация коэффициентов
02:26 Визуализация модели: медианный график рассеяния и линия регрессии
02:57 Анализ графика рассеяния: понимание точности и ограничений прогнозов
03:26 Анализ остатков: диагностический подход с использованием трёх графиков
03:49 Закономерности остатков: выявление криволинейных закономерностей и нелинейных зависимостей
05:06 Итоговая интерпретация: бизнес-аналитика и ограничения модели
05:56 Заключение: резюме и обзор расширенных методов

#ЛинейнаяРегрессия #ОценкаМодели #МашинноеОбучение #PythonTutorial #DataScience