Regressione Lineare chiaramente spiegata! La regressione lineare modella la relazione tra una variabile dipendente (y) e due o più variabili indipendenti (x1, x2 ...) ❗️Per semplicità, discutiamo la regressione lineare con una singola variabile indipendente. Rappresentazione Matematica: y=mx+c dove: - y è la variabile dipendente - x è la variabile indipendente - m è la pendenza della retta - c è l'intercetta y Funzione di Costo: ❗️L'obiettivo è trovare i migliori valori per m e c che minimizzano l'errore tra i valori previsti e i valori reali per tutti i punti dati. Ecco come appare la funzione di costo, un errore quadratico medio: MSE= 1/N∑(yi​−(m*xi​+c))**2 Dove: - N è il numero di punti dati. - yi​ è il valore reale per il i-esimo punto dati. - mxi​+c è il valore previsto per il i-esimo punto dati. ...