Остаточная сумма квадратов

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(ссылки, категория)
 
Строка 1: Строка 1:
== Остаточная сумма квадратов ==
== Остаточная сумма квадратов ==
-
Отсаточная сумма квадратов (residual sum of squares, RSS) - это метод оценки разницы между данными и оценочной моделью. Чем меньше разница, тем лучше оценка.
+
Остаточная сумма квадратов (residual sum of squares, RSS) - это метод оценки разницы между данными и оценочной моделью. Чем меньше разница, тем лучше оценка.
<tex>RSS = \sum_{i=1}^n \big(y_i - f(x_i)\big)^2</tex>,
<tex>RSS = \sum_{i=1}^n \big(y_i - f(x_i)\big)^2</tex>,
где i - номер наблюдения.
где i - номер наблюдения.
-
[[Полная сумма квадратов| Полная сумма квадратов (TSS)]] = [[Обусловленная сумма квадратов| Обусловленная сумма квадратов (ESS)]] + Отсаточная сумма квадратов (RSS)
+
[[Полная сумма квадратов| Полная сумма квадратов (TSS)]] = [[Обусловленная сумма квадратов| Обусловленная сумма квадратов (ESS)]] + Остаточная сумма квадратов (RSS)
== См. также ==
== См. также ==

Текущая версия

Остаточная сумма квадратов

Остаточная сумма квадратов (residual sum of squares, RSS) - это метод оценки разницы между данными и оценочной моделью. Чем меньше разница, тем лучше оценка.

RSS = \sum_{i=1}^n \big(y_i - f(x_i)\big)^2, где i - номер наблюдения.

Полная сумма квадратов (TSS) = Обусловленная сумма квадратов (ESS) + Остаточная сумма квадратов (RSS)

См. также

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%83%D0%BC%D0%BC%D0%B0_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2»
Личные инструменты