Добавил:
baraevaliza
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Лабы по ОМО 2025 / Baraeva_Elizaveta_lb3
.pdf
21
По диаграмме видно, что линия, построенная моделью, хорошо
аппроксимирует данные и проходит близко к точкам, то есть 5 степень
полинома достаточно хорошо моделирует зависимость между признаками.
Вывод.
В ходе работы были изучены методы линейной и полиномиальной
регрессии, их применение для аппроксимации данных, анализа качества
моделей. Для объективной оценки производительности методов
использовался комплекс метрик, включающий коэффициент детерминации
R², среднюю абсолютную ошибку MAE и относительную ошибку MAPE на
обучающих и тренировочных наборах.
У линейной регрессии, модель продемонстрировала высокую точность с
коэффициентом детерминации 0.99 как на обучающей, так и на тестовой
выборках. Это свидетельствует о том, что модель хорошо описывает
линейную зависимость в данных и обладает отличной обобщающей
способностью.
У нелинейной регрессии, было установлено, что полиномиальная
регрессия 5 степени обеспечивает наилучшую аппроксимацию данных.
Модель показала высокие значения коэффициента детерминации (0.94 для
обучающей и 0.93 тестовой выборках), а также достаточно высокие ошибки
(MAE ≈ 2, MAPE ≈ 104% для обучающей и 69% для тестовой выборки).
Анализ коэффициентов полинома подтвердил значительный вклад старших
степеней, что подчеркивает важность учета нелинейных зависимостей в
данных.
Соседние файлы в папке Лабы по ОМО 2025