Линейная регрессия

1. Линейная регрессия

ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
ПРОЕКТ ПОДГОТОВИЛ УЧЕНИК 10А КЛАССА КАБАНОВ ВИТАЛИЙ

2. Задачи проекта

ЗАДАЧИ ПРОЕКТА
1) Изучить
методы линейной регрессия и узнать, для чего ее
используют
2) Изучить математическую часть
3) Создать собственную модель

3. Что же такое Линейная регрессия?

ЧТО ЖЕ ТАКОЕ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ?
Уравнение линейной регрессии: Yx
=
b1 * X + b2 + ε
Регрессия — способ выбрать из семейства
функций ту, которая минимизирует функцию
потерь. Последняя характеризует насколько
сильно пробная функция отклоняется от
значений в заданных точках. Если точки
получены в эксперименте, они неизбежно
содержат ошибку измерений, шум, поэтому
разумнее
требовать,
чтобы
функция
передавала общую тенденцию, а не точно
проходила через все точки.

4. Функция Потерь

ФУНКЦИЯ ПОТЕРЬ
Функция потерь («loss function» или «cost function») - мера расхождения между
истинным значением оцениваемого параметра и оценкой параметра.
Основная цель регрессии – найти такие параметры bi, чтобы
минимизировать сумму потерь от всех точек до прямой

5. ∑129_(i=0)^N▒|f(X_i )-y_i |

Абсолютное отклонение(LAD)