Regresia liniară explicată clar! Regresia liniară modelează relația dintre o variabilă dependentă (y) și două sau mai multe variabile independente (x1, x2 ...) ❗️De dragul simplității, discutăm despre regresia liniară cu o singură variabilă independentă. Reprezentare matematică: y=mx+c unde: - y este variabila dependentă - x este variabila independentă - m este panta liniei - c este interceptarea y Funcția de cost: ❗️Scopul este de a găsi cele mai bune valori pentru m și c care să minimizeze eroarea dintre valorile prezise și valorile reale pentru toate punctele de date. Așa arată funcția cost, o eroare pătratică medie: MSE= 1/N∑(yi−(m*xi+c))**2 Unde: - N este numărul de puncte de date. - yi este valoarea reală pentru al i-lea punct de date. - mxi+c este valoarea prezisă pentru al i-lea punct de date. ...