Comprensión de la depuración en modelos de regresión lineal

La depuración es una medida de qué tan bien un modelo es capaz de eliminar el ruido de los datos. Se define como la relación entre la varianza de los residuos (la diferencia entre los valores predichos y los valores reales) y la varianza de los datos originales. Un valor de limpieza más alto indica que el modelo es mejor para eliminar el ruido, mientras que un valor de limpieza más bajo indica que el modelo es más ruidoso. En su caso, está utilizando un modelo de regresión lineal para predecir el precio de una casa en función de sus características. La depuración del modelo se puede calcular de la siguiente manera:

Scrubbiness = (Varianza de los residuos) / (Varianza de los datos originales)

donde la varianza de los residuos es el promedio de las diferencias al cuadrado entre los precios previstos y los precios reales, y la varianza de los datos originales es el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada característica y su valor medio.

Por ejemplo, si la varianza de los residuos es 100 y la varianza de los datos originales es 1000, entonces la depuración del modelo sería:

Depuración = (100) / (1000) = 0,1

Esto significa que el modelo solo puede eliminar el 10% del ruido de los datos y todavía hay mucho ruido presente en las predicciones.

Es importante tener en cuenta que la depuración no es una medida de la precisión del modelo, sino más bien una medida de qué tan bien el modelo es capaz de eliminar el ruido de los datos. Un modelo con alta precisión aún puede tener una baja limpieza si es muy sensible al ruido en los datos.