является модель линеинои регрессии, которая обычно применяется для решения именно задачи регрессии. Для объекта со значениями факторов x_{1}, x_{2} ,...x m предсказание модели у…
Является модель линеинои регрессии, которая обычно применяется для решения именно задачи регрессии. Для объекта со значениями факторов x_{1}, x_{2} ,...x m предсказание модели у выглядит следующим образом: hat y = omega_{0} + omega_{1}*x_{1} +***+ omega m * x m , где omega_{1}, omega_{2} ,... omega m коэффициенты, на которые домножаются значения факторов объекта при предсказании, а о вспомогательный свободный член. Обучение модели линейной регрессии сводится к подбору её параметров таким образом, чтобы модель как можно реже ошибалась на объектах обучающей выборки. Допустим, что вам дана уже обученная модель линейной регресии: hat y = 5 + 3x_{1} - 2x_{2} . Укажите, чему будет равно предсказанное моделью значение для объекта со следующими значениями факторов: x_{1} = - 1 x_{2} = 3
Чтобы найти предсказанное значение \( \hat{y} \) для данной модели линейной регрессии:
\[ \hat{y} = 5 + 3x_{1} - 2x_{2} \]
вам нужно подставить значения факторов \( x_{1} = -1 \) и \( x_{2} = 3 \) в формулу:
\[ \hat{y} = 5 + 3(-1) - 2(3) \]
Теперь проведем вычисления шаг за шагом:
- Вычислим \( 3(-1) = -3 \).
- Вычислим \( -2(3) = -6 \).
- Подставим выражения в уравнение:
\[ \hat{y} = 5 - 3 - 6 \]
- Сложим значения:
\[ \hat{y} = 5 - 3 = 2 \]
\[ \hat{y} = 2 - 6 = -4 \]
Таким образом, предсказанное моделью значение \( \hat{y} \) для указанных факторов равно \(-4\).
