Le graphique ci-dessous représente 20 exemples d'un ensemble de données sur l'efficacité énergétique, avec la caractéristique (poids de la voiture en milliers de livres) représentée sur l'axe X et l'étiquette (miles par gallon) représentée sur l'axe Y.
Votre tâche:Ajustez les curseurs Pondération et Biais au-dessus du graphique pour trouver le modèle linéaire qui minimise la perte MSE sur les données.
Questions à vous poser:
- Quelle est la valeur MSE la plus faible que vous pouvez obtenir ?
- Quelles valeurs de poids et de biais ont produit cette perte ?
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Pour l'ensemble de points ci-dessous, nous avons pu obtenir une MSE de 2,61 avec un poids de -0,797 et un biais de 19,099.
