Линейная регрессия четко объяснена! Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между зависимой переменной (y) и двумя или более независимыми переменными (x1, x2 ...) ❗️Для простоты мы обсуждаем линейную регрессию с одной независимой переменной. Математическое представление: y=mx+c где: - y — зависимая переменная - x — независимая переменная - m — наклон линии - c — y-перехват Функция стоимости: ❗️Цель состоит в том, чтобы найти лучшие значения для m и c, которые минимизируют ошибку между предсказанными значениями и фактическими значениями для всех точек данных. Вот как выглядит функция стоимости, среднеквадратичная ошибка: MSE= 1/N∑(yi​−(m*xi​+c))**2 Где: - N — количество точек данных. - yi​ — фактическое значение для i-й точки данных. - mxi​+c — предсказанное значение для i-й точки данных. ...