Förstå scrubbiness i linjära regressionsmodeller

Scrubbiness är ett mått på hur väl en modell kan ta bort brus från data. Det definieras som förhållandet mellan variansen av residualerna (skillnaden mellan de förutsagda värdena och de faktiska värdena) och variansen för originaldata. Ett högre skrubbighetsvärde indikerar att modellen är bättre på att ta bort brus, medan ett lägre skrubbighetsvärde indikerar att modellen är mer bullrig.

I ditt fall använder du en linjär regressionsmodell för att förutsäga priset på ett hus baserat på dess egenskaper. Modellens skrubbighet kan beräknas på följande sätt:

Scrubbiness = (Varians av residualer) / (Varians av originaldata)

där variansen av residualerna är medelvärdet av de kvadratiska skillnaderna mellan de förutsagda priserna och de faktiska priserna, och variansen av originaldata är medelvärdet av de kvadratiska skillnaderna mellan varje funktion och dess medelvärde.

Till exempel, om variansen för residualerna är 100 och variansen för originaldata är 1000, då skulle modellens skrubbighet vara:

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

Detta betyder att modellen bara kan ta bort 10% av bruset från data, och det finns fortfarande mycket brus i förutsägelserna.

Det är viktigt att notera att skrubbighet inte är ett mått på modellens noggrannhet, utan snarare ett mått på hur väl modellen klarar av att ta bort brus från data. En modell med hög noggrannhet kan fortfarande ha låg skrubbighet om den är mycket känslig för brus i data.