Forståelse af scrubbiness i lineære regressionsmodeller

Scrubbiness er et mål for, hvor godt en model er i stand til at fjerne støj fra dataene. Det er defineret som forholdet mellem variansen af residualerne (forskellen mellem de forudsagte v
rdier og de faktiske v
rdier) og variansen af de originale data. En højere skrubbinessv
rdi indikerer, at modellen er bedre til at fjerne støj, mens en lavere skrubbinessv
rdi indikerer, at modellen er mere støjende.

I dit tilf
lde bruger du en line
r regressionsmodel til at forudsige prisen på et hus baseret på dets funktioner. Modellens scrubbiness kan beregnes som følger:

Scrubbiness = (Varians af residualer) / (Varians af originale data)

hvor variansen af residualerne er gennemsnittet af de kvadrerede forskelle mellem de forudsagte priser og de faktiske priser, og variansen af de oprindelige data er gennemsnittet af de kvadrerede forskelle mellem hver funktion og dens middelv
rdi.

For eksempel, hvis variansen af residualerne er 100 og variansen af de originale data er 1000, så ville modellens skrubbiness v
re:

Scrubbiness = (100) / (1000) = 0,1

Det betyder, at modellen kun er i stand til at fjerne 10 % af støjen fra dataene, og der er stadig meget støj i forudsigelserne.

Det er vigtigt at bem
rke, at skrubbiness ikke er et mål for modellens nøjagtighed, men derimod et mål for, hvor godt modellen er i stand til at fjerne støj fra dataene. En model med høj nøjagtighed kan stadig have lav skrubbighed, hvis den er meget følsom over for støj i dataene.