ai-341Đọc toàn bộ đề miễn phí

Đọc residual của model hồi quy

Biết đọc residual để nhìn bias và lỗi theo từng mẫu, không chỉ một con số.

AITrung bình22 phút

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

scikit-learnresidualregression-diagnosticserror-analysis

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].

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

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.