Лінійна регресія: вправа "Параметри"
Тримайте все під контролем за допомогою колекцій
Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб.
На графіку нижче наведено 20 прикладів з набору даних про паливну економічність, де характеристика (вага автомобіля в тисячах фунтів) відкладена на осі x, а позначка (милі на галон) – на осі y.
Ваше завдання: Налаштуйте повзунки «Вага» та «Зміщення» над графіком, щоб знайти лінійну модель, яка мінімізує втрати MSE для даних.
Питання для розгляду:
- Який найнижчий показник MSE ви можете досягти?
- Які значення ваги та зміщення призвели до цієї втрати?
Натисніть значок плюса, щоб побачити рішення
Оптимальна лінійна модель для цих даних має MSE 3,37, вагою –0,12 та зміщенням 16,96, як показано на наступному зображенні.

Якщо не вказано інше, вміст на цій сторінці надається за ліцензією Creative Commons Зазначення Авторства 4.0, а приклади коду – за ліцензією Apache 2.0. Щоб дізнатися більше, перегляньте Правила сайту Google Developers. Java – це зареєстрована торговельна марка компанії Oracle і/або її філій.
Останнє оновлення: 2025-11-11 (UTC).
[null,null,["Останнє оновлення: 2025-11-11 (UTC)."],[],[]]