Comprensione dello scrubbing nei modelli di regressione lineare

La pulizia è una misura della capacità di un modello di rimuovere il rumore dai dati. È definito come il rapporto tra la varianza dei residui (la differenza tra i valori previsti e i valori effettivi) e la varianza dei dati originali. Un valore di scrubbiness più alto indica che il modello è più bravo a rimuovere il rumore, mentre un valore di scrubbiness più basso indica che il modello è più rumoroso.

Nel tuo caso, stai utilizzando un modello di regressione lineare per prevedere il prezzo di una casa in base alle sue caratteristiche. La varianza del modello può essere calcolata come segue:

Scrubbiness = (Varianza dei residui) / (Varianza dei dati originali)

dove la varianza dei residui è la media delle differenze al quadrato tra i prezzi previsti e i prezzi effettivi, e la varianza dei dati originali è la media delle differenze al quadrato tra ciascuna caratteristica e il relativo valore medio.

Ad esempio, se la varianza dei residui è 100 e la varianza dei dati originali è 1000, allora l'irregolarità del modello sarebbe:

L'irregolarità = (100) / (1000) = 0,1

Ciò significa che il modello è in grado di rimuovere solo il 10% del rumore dai dati e che nelle previsioni è ancora presente molto rumore.

È importante notare che la precisione non è una misura dell'accuratezza del modello, ma piuttosto una misura di quanto bene il modello è in grado di rimuovere il rumore dai dati. Un modello con elevata precisione può comunque avere una bassa scrubbaness se è altamente sensibile al rumore nei dati.