Предположим, что основываясь на некоторых тренировочных данных мы получили следующие оценки параметров
Какая из функций задает линию регрессии Y на Х?

Другие предметы Университет Регрессия линия регрессии функция регрессии машинное обучение университет оценки параметров тренировочные данные Новый

Чтобы определить, какая функция задает линию регрессии Y на X, нам нужно рассмотреть, какие параметры мы имеем, и как они соотносятся с уравнением линейной регрессии.

Линейная регрессия обычно представляется в виде уравнения:

Y = a + bX

где:

• Y - зависимая переменная (то, что мы хотим предсказать),
• X - независимая переменная (фактор, который мы используем для предсказания),
• a - свободный член (пересечение с осью Y),
• b - коэффициент наклона (показывает, как Y изменяется при изменении X).

Теперь, чтобы найти функцию, задающую линию регрессии, выполните следующие шаги:

1. Определите параметры a и b: Если у вас есть значения для этих параметров, подставьте их в уравнение.
2. Подставьте значения: Например, если a = 2 и b = 3, то уравнение будет выглядеть так:

Y = 2 + 3X

3. Проверьте данные: Если у вас есть тестовые данные, проверьте, насколько хорошо ваша модель предсказывает Y на основе X.
4. Постройте график: Визуализация может помочь понять, как линия регрессии соотносится с вашими данными.

Если у вас есть конкретные значения для параметров или дополнительные данные, напишите их, и я помогу вам более подробно с определением функции регрессии.