如何判断模型为线性回归模型
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亲,线性就是每个变量的指数都是1,通过指数来进行判断即可
咨询记录 · 回答于2022-10-06
如何判断模型为线性回归模型
亲,线性就是每个变量的指数都是1,通过指数来进行判断即可
此外,在机器学习-线性回归模型判断标准如下回归模型的判断标准一般有三种:MSE(误差平方和的均值,又称均方差),误差越小即越趋近于0表示模型的效果也就是对数据的拟合性越好。
m是指m个样本,i指的是向量y第i个维度的值 RMSE(均方差的算术平方根), 作用与MSE相同
R^2,取值范围是\large \left [ -\infty, 1 \right ],其值越大越好,越接近1表示模型拟合效果越好,当预测值恒为样本期望值时,R^2为0.
最后补充:一般而言,MSE和R^2用的居多,特别是R^2。