Lineare Regression: Übung zu Parametern
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Im folgenden Diagramm sind 20 Beispiele aus einem Dataset zur Kraftstoffeffizienz dargestellt. Die Funktion (Gewicht des Autos in Tausend Pfund) ist auf der x-Achse und das Label (Meilen pro Gallone) auf der y-Achse dargestellt.
Ihre Aufgabe:Passen Sie die Schieberegler Gewichtung und Bias über dem Diagramm an, um das lineare Modell zu finden, das den MSE-Verlust für die Daten minimiert.
Wichtige Fragen:
- Was ist der niedrigste MSE, den Sie erreichen können?
- Welche Gewichts- und Bias-Werte haben zu diesem Verlust geführt?
Klicken Sie auf das Pluszeichen, um die Lösung zu sehen.
Das optimale lineare Modell für diese Daten hat einen mittleren quadratischen Fehler von 3,37, ein Gewicht von –0,12 und einen Bias von 16,96, wie im folgenden Bild dargestellt.
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Zuletzt aktualisiert: 2025-07-09 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-09 (UTC)."],[],[],null,["# Linear regression: Parameters exercise\n\nThe graph below plots 20 examples from a fuel-efficiency dataset, with the\nfeature (car heaviness in thousands of pounds) plotted on the x-axis and the\nlabel (miles per gallon) plotted on the y-axis.\n\n**Your task:** Adjust the **Weight** and **Bias** sliders above the graph to\nfind the linear model that minimizes MSE loss on the data.\n\n**Questions to consider:**\n\n- What is the lowest MSE you can achieve?\n- What weight and bias values produced this loss?\n\n#### Click the plus icon to see the solution\n\nThe optimal linear model for this data has an MSE of 3.37, with a\nweight of --0.12 and a bias of 16.96, as shown in the following image."]]
