Đọc residual của model hồi quy
Biết đọc residual để nhìn bias và lỗi theo từng mẫu, không chỉ một con số.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: regression metrics, NumPy mean, absolute value.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Biết đọc residual để nhìn bias và lỗi theo từng mẫu, không chỉ một con số.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 341 trong tầng Hồi quy bằng scikit-learn. Bài dùng thư viện NumPy residuals + sklearn regression predictions trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tính residual = y_true - y_pred, mean residual, mean absolute residual và số residual dương/âm.
def residual_analysis(y_true, y_pred):Input
Hai vector số cùng độ dài.
Output
Dictionary residuals và bốn thống kê; output residual làm tròn 6 chữ số.
Ràng buộc
Residual bằng true trừ prediction; residual bằng 0 không tính dương cũng không tính âm.
Ví dụ
Giải thích
True [10,20,30], pred [8,22,25] cho residual [2,-2,5].
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
