Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Aşağıdaki grafikte, yakıt verimliliği veri kümesinden alınan 20 örnek gösterilmektedir. Özellik (binlerce pound cinsinden araba ağırlığı) x ekseninde, etiket (galon başına mil) ise y ekseninde gösterilmektedir.
Göreviniz: Verilerdeki MSE kaybını en aza indiren doğrusal modeli bulmak için grafiğin üzerindeki Ağırlık ve Önyargı kaydırıcılarını ayarlayın.
Göz önünde bulundurulması gereken sorular:
Elde edebileceğiniz en düşük MSE nedir?
Hangi ağırlık ve önyargı değerleri bu kayba neden oldu?
Çözümü görmek için artı simgesini tıklayın.
Bu veriler için en uygun doğrusal modelin MSE'si 3,37'dir. Aşağıdaki resimde gösterildiği gibi ağırlık -0,12 ve sapma 16,96'dır.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-07-09 UTC."],[],[]]
