شرح الانحدار الخطي بوضوح! علاقة نماذج الانحدار الخطي بين متغير تابع (y) واثنين أو أكثر من المتغيرين المستقلين (x1 ، x2 ...) ❗️من أجل البساطة ، نناقش الانحدار الخطي مع متغير مستقل واحد. التمثيل الرياضي: y = MX + C أين: - y هو المتغير التابع - x هو المتغير المستقل - م هو ميل الخط - c هو تقاطع Y وظيفة التكلفة: ❗️الهدف هو العثور على أفضل القيم ل m و c التي تقلل من الخطأ بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية لجميع نقاط البيانات. هذه هي الطريقة التي تبدو بها دالة التكلفة ، خطأ متوسط تربيع: MSE = 1 / N ∑ (yi − (m * xi + c)) ** 2 أين: - N هو عدد نقاط البيانات. - yi هي القيمة الفعلية لنقطة بيانات ith. - MXI + C هي القيمة المتوقعة لنقطة بيانات ith. ...