线性回归方程残差值怎么算

线性回归方程的残差值是指每个样本点的实际值与预测值之间的差异，可以通过以下公式来计算：

残差 = 实际值 - 预测值

其中，实际值指的是样本点在训练集中的真实标签值，预测值则是根据线性回归模型计算出来的值。对于一个线性回归方程 y = mx + b，可以通过以下步骤来计算残差值：

1. 对于一个样本点 (x, y)，根据方程计算出预测值 y_pred = mx + b。
2. 计算残差值 residual = y - y_pred。
3. 重复上述步骤，对于所有的样本点都计算出相应的残差值。

这些残差值可以用来评估模型的拟合效果，越接近于零表示模型拟合得越好。

相关问题

线性回归方程残差值代码

下面是使用 Python 实现线性回归方程残差值的代码示例：

import numpy as np

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 计算线性回归方程参数
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
numerator = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean))
denominator = np.sum((x - x_mean) ** 2)
slope = numerator / denominator
intercept = y_mean - slope * x_mean

# 计算残差值
y_pred = slope * x + intercept
residuals = y - y_pred

print(residuals)

输出结果为：

[-0.2 -0.2  0.   0.2  0.2]

其中，变量 `residuals` 表示每个样本的残差值。

求线性回归方程某个点的残差值代码

假设你已经有了线性回归的模型，可以使用以下代码来计算某个点的残差值：

import numpy as np

# 假设你已经有了模型的参数：theta
theta = np.array([1, 2])

# 假设你要预测的点是：x
x = np.array([3, 4])

# 计算预测值
y_pred = np.dot(theta, x)

# 假设你已经有了该点的真实值：y_true
y_true = 10

# 计算残差值
residual = y_true - y_pred

print("残差值为：", residual)

其中，`theta`是模型的参数，`x`是要预测的点，`y_true`是该点的真实值，`y_pred`是预测值，`residual`是残差值。