Установите соответствие между терминами и их определениями:
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в этой области, а также основы статистики и машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки работы с реальными наборами данных. Программа подходит для начинающих специалистов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере Data Science.
Варианты ответа:
- Коэффициент детерминации (R²)
- Остаточная ошибка
- Множественная линейная регрессия
- Регуляризация
- Мера, показывающая долю вариации зависимой переменной, объясняемую независимыми переменными.
- Разница между фактическими и предсказанными значениями.
- Расширение простой линейной регрессии, использующее несколько независимых переменных.
- Метод, используемый для уменьшения переобучения модели.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- При каких условиях линейная регрессия дает наилучшие результаты?
- Установите соответствие между методами оценки и их описаниями:
- В чем отличие множественной линейной регрессии от простой?
- Метод ………. может использоваться для снижения влияния выбросов на линейную регрессию
- …….. переменная в контексте линейной регрессии, это переменная, которую мы пытаемся предсказать