如何解决我是否在正确考虑线性回归模型？ 均方根误差
我有以下模型：
<bound method Model.summary of Class : LinearRegression
Schema
------
Number of coefficients : 18
Number of examples : 21613
Number of feature columns : 17
Number of unpacked features : 17
Hyperparameters
---------------
L1 penalty : 10000000000.0
L2 penalty : 0.0
Training Summary
----------------
Solver : fista
Solver iterations : 10
Solver status : Completed (Iteration limit reached).
Training time (sec) : 1.2776
Settings
--------
Residual sum of squares : 2842629034369063.5
Training RMSE : 364204.5762
Highest Positive Coefficients
-----------------------------
(intercept) : 274873.056
bathrooms : 8468.5311
grade : 842.068
sqft_living_sqrt : 350.0606
sqft_living : 24.4207
Lowest Negative Coefficients
----------------------------
No Negative Coefficients :
这是否意味着我的方程式将是：
预测= 274873.056 + 8468.5311 [浴室] + 842.068 [成绩] ^ 2 + 350.0606 [sqft_living_sqrt] ^ 3 + 24.4207 [sqft_living] ^ 4
如果这是正确的，那么模型如何知道哪些特征属于幂2，幂3等？如果更改特征的顺序，系数会改变吗？
解决方法
我不确定我是否会跟着您介绍^ 2 ... ^ 3 ... ^ 4 .. RMSE会执行^ 2 ... ^ 2 ...（等）
这是RMSE做的事：
均方根误差
- 找出原始值和预测值之间的差异。
- 平方差异
- 总和所有平方差
- 取总和的平均值。
- 取平均值 的平方根
您可以在此处看到我的示例为Math SE https://math.stackexchange.com/questions/3650442/simple-calculation-from-formula-rmse/3843518#3843518
只需将您的值替换为RMSE公式。然后计算RMSE。
此致
//将
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。