हर इनपुट टपल में, इंडिपेंडेंट वैरिएबल की वैल्यू के बाद डिपेंडेंट वैरिएबल की वैल्यू होंगी.
पहला आउटपुट, डाइमेंशन (numX, numY) वाला कोएफ़िशिएंट ऐरे होता है. हर कॉलम में, संबंधित आश्रित वैरिएबल के कोएफ़िशिएंट होते हैं. दूसरा आउटपुट, हर डिपेंडेंट वैरिएबल के रेसिड्यूअल के रूट मीन स्क्वेयर का वेक्टर होता है. अगर सिस्टम में कम जानकारी है, तो दोनों आउटपुट शून्य होते हैं. उदाहरण के लिए, अगर इनपुट की संख्या numX से कम या उसके बराबर है.
| इस्तेमाल | रिटर्न |
|---|---|
ee.Reducer.linearRegression(numX, numY) | रेड्यूसर |
| आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
|---|---|---|
numX | पूर्णांक | इनपुट डाइमेंशन की संख्या. |
numY | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 1 | आउटपुट डाइमेंशन की संख्या. |