У вас есть набор данных, который содержит 100 объектов с 5 признаками и 1 целевой переменной. Необходимо обучить линейную регрессию и определить среднеквадратичную ошибку (MSE) на тестовой выборке.
Выберите один ответ:

• 0.6
• 0.3
• 0.1
• 0.5
• 0.7
• 0.8
• 0.2
• 0.4

Другие предметы Колледж Линейная регрессия и оценка моделей машинное обучение колледж линейная регрессия среднеквадратичная ошибка MSE тестовая выборка набор данных признаки целевая переменная обучение модели оценка качества модели Новый

Для того чтобы ответить на вопрос о среднеквадратичной ошибке (MSE) линейной регрессии на тестовой выборке, необходимо рассмотреть несколько шагов, которые обычно выполняются в процессе машинного обучения. Давайте подробно разберем эти шаги:

1. Подготовка данных:
   • Сначала необходимо загрузить набор данных, который содержит 100 объектов с 5 признаками и 1 целевой переменной.
   • Далее, данные нужно разделить на обучающую и тестовую выборки. Обычно используется 70-80% данных для обучения и 20-30% для тестирования.
2. Обучение модели:
   • С использованием обучающей выборки создается модель линейной регрессии. Это можно сделать с помощью библиотек, таких как scikit-learn в Python.
   • Модель обучается на основе признаков и целевой переменной, чтобы найти оптимальные коэффициенты для линейной регрессии.
3. Предсказание:
   • После обучения модели, с ее помощью делаются предсказания на тестовой выборке.
4. Оценка модели:
   • Для оценки качества модели используется среднеквадратичная ошибка (MSE). Она рассчитывается по формуле:
   • MSE = (1/n) * Σ(actual - predicted)², где n - количество объектов в тестовой выборке, actual - реальные значения целевой переменной, predicted - предсказанные значения.
   • Значение MSE варьируется в зависимости от качества модели и может принимать разные значения, такие как 0.1, 0.2, 0.3 и так далее.

Теперь, чтобы выбрать правильный ответ из предложенных значений (0.6, 0.3, 0.1, 0.5, 0.7, 0.8, 0.2, 0.4), необходимо учитывать, что MSE обычно находится в диапазоне от 0 до бесконечности, где меньшее значение указывает на лучшее качество модели. Однако без фактических данных и результатов предсказаний невозможно точно определить, какое значение MSE будет получено.

Таким образом, для выбора правильного ответа необходимы конкретные результаты предсказаний и вычислений. Если у вас есть данные или результаты, пожалуйста, предоставьте их, и я помогу вам с дальнейшим анализом.