কীভাবে নমুনা আর স্কোয়ারের বাইরে গণনা করব?

Question

আমি জানি এটি সম্ভবত অন্য কোথাও আলোচনা করা হয়েছে, তবে আমি এর স্পষ্ট উত্তর খুঁজে পাচ্ছি না। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির আউট-অফ-স্যাম্পল গণনা করার জন্য সূত্র ব্যবহার করার চেষ্টা করছি , যেখানে হ'ল স্কোয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল এবং বর্গের মোট যোগফল। প্রশিক্ষণের জন্য, এটি পরিষ্কার যে$R^2 = 1 - SSR/SST$$R^2$$SSR$$SST$

$$SST = \Sigma (y - \bar{y}_{train})^2$$

টেস্টিং সেট সম্পর্কে কী হবে? আমার কি নমুনা বাইরে using ব্যবহার করা উচিত , বা এর পরিবর্তে use ব্যবহার করা উচিত?$\bar{y}_{train}$$y$$\bar{y}_{test}$

আমি দেখতে পেয়েছি যে আমি যদি use ব্যবহার করি , ফলে কখনও কখনও নেতিবাচক হতে পারে। এটি স্কেলার্নের কার্যকারণের বর্ণনার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যেখানে তারা used ব্যবহার করেছেন (যা তাদের লিনিয়ার_মডেলের ফাংশন দ্বারা নমুনাগুলি পরীক্ষার জন্যও ব্যবহৃত হয় )। তারা জানিয়েছে যে "একটি ধ্রুবক মডেল যা সর্বদা y এর প্রত্যাশিত মানটির পূর্বাভাস দেয়, ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলি উপেক্ষা করে একটি আর ^ 2 স্কোর পাবেন" "$\bar{y}_{test}$$R^2$r2_score()$\bar{y}_{test}$score()

তবে, অন্যান্য স্থানে মানুষ ব্যবহার করেছেন মত এখানে ও এখানে (dmi3kno দ্বিতীয়টি উত্তর)। তাই আমি ভাবছিলাম যা আরও বেশি বোঝায়? যে কোনও মন্তব্য প্রশংসিত হবে!$\bar{y}_{train}$

Answer 1

আপনি সঠিক.

ওএসআর অবশিষ্টাংশগুলি ডেটা পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে, তবে বেসলাইনটি এখনও প্রশিক্ষণের ডেটা হওয়া উচিত। যা বলেছিল, আপনার এসএসটি হ'ল ; লক্ষ্য করুন যে জন্য একই$^2$$SST=Σ(y−\bar y_{train})^2$$R^2$

Comments

যদিও আমি পূর্ববর্তী সম্পাদনাগুলি থেকে কিছু স্বরলিপি এবং কিছু আপাত ত্রুটি সংশোধন করেছি কিছু স্বরলিপি এবং কিছু উদ্দেশ্যে করা অর্থ এখনও অস্পষ্ট।

— নিক কক্স

উত্তরের জন্য ধন্যবাদ! আপনার এই বিষয়ে কোন রেফারেন্স আছে? দেখে মনে হচ্ছে স্ট্যাট সফটওয়্যারগুলি সাধারণত y_est সাথে বিকল্প সংজ্ঞা ব্যবহার করে?

— মাতিফু

আপনি কি এই জন্য একটি রেফারেন্স আছে? মঞ্জুর, আপনি যদি ডি ian কে বিভ্রান্তির তুলনা হিসাবে গ্রহণ করেন তবে আমার মনে হয় আপনি সঠিক বলে মনে করছেন এমন সম্ভাবনার তুলনা এড়ান। তবে আপনি যদি ব্যাখ্যাযোগ্য পরিবর্তনের অনুপাত হিসাবে নেন তবে তা নয়, কারণ মোট স্কোয়ারের যোগফল কোথাও উপস্থিত হবে না। $R^2$$R^2$

— ফায়ারব্যাগ