|
Chiziqli regressiyada Cost funksiyasini hisoblash
|
| Sana | 14.12.2023 | | Hajmi | 3,57 Mb. | | #118527 |
Bog'liq chiziqli regressiya Cost funksiyasi
Chiziqli regressiyada Cost funksiyasini hisoblash
Chiziqli regressiyada xarajat funksiyasini hisoblash haqidagi taqdimotimizga xush kelibsiz. Ushbu muhim komponent modellarimizni optimallashtirishga qanday yordam berishini bilib oling.
Cost funktsiyasi nima?
Xarajat funktsiyasi chiziqli regressiya modellarida bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi farqni miqdoriy aniqlash uchun ishlatiladigan matematik o'lchovdir.
1
Xarajatlar funksiyasining ta’rifi
Prognozlardagi xatolarni o'lchash orqali modelning ishlashini baholaydigan funktsiya.
2
Chiziqli regressiyadan maqsad
Xarajat funktsiyasini minimallashtirish, eng aniq modelni yaratish.
3
Modelni optimallashtirishdagi roli
Xarajatlar funksiyasi model parametrlarini sozlash orqali optimallashtirish jarayonini boshqaradi.
Cost funksiyalarining turlari
O'rtacha kvadrat xato (MSE)
Kattaroq xatolarni ta'kidlab, bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi kvadratik farqlarni jamlaydi.
Ildiz oʻrtacha kvadrat xatosi (RMSE)
Ma'lumotlar bilan bir xil birliklarda o'lchovni ta'minlovchi MSE kvadrat ildizi.
O'rtacha mutlaq xato (MAE)
Prognozlar va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi mutlaq farqlarning o'rtacha qiymatini hisoblaydi.
Cost funktsiyasini qanday hisoblash
mumkin
1
Formulani tushuntirish
Xarajat funktsiyasi odatda ma'lumotlar nuqtalari soniga bo'lingan kvadrat xatolar yig'indisi sifatida ifodalanadi.
2
Bosqichma-bosqich misol
Chiziqli regressiya modeli yordamida xarajat funktsiyasini hisoblash misolini ko'rib chiqing.
Cost funksiyasini talqin qilish
1
Turli xarajat qiymatlarining ma'nosi
Kam xarajat qiymatlari prognoz qilingan va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi minimal farqlar bilan yaxshi model ishlashini ko'rsatadi.
2
Ish faoliyatini baholashdagi roli
Xarajatlar funktsiyasi bizning modelimiz ma'lumotlarga qanchalik mos kelishini miqdoriy o'lchovini ta'minlaydi.
Xulosa
Xarajatlar funktsiyasi chiziqli regressiya modellarimizni optimallashtirishda muhim rol o'ynaydi, bizning sa'y-harakatlarimizni aniq bashorat qilish va yaxshilangan ishlashga yo'naltiradi.
|
| |
