Bir ML uzmanı, 1.000 örnek ve 50 özellik üzerinde bir doğrusal en küçük kareler regresyon modeli uyduruyor ve iki özelliğin mükemmel bir şekilde doğrusal olarak bağımlı olduğunu fark ediyor. Bu durum, doğrusal en küçük kareler regresyonu için neden sorunludur?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Optimizasyon sırasında tekil bir matris üreterek benzersiz bir çözümü engelleyebilir.
Neden bu cevap
Doğrusal regresyonda, özellikler arasında mükemmel doğrusal bağımlılık (çoklu doğrusallık) olduğunda, normal denklemlerin çözümünde tersi alınması gereken matris tekil hale gelir. Tekil bir matrisin tersi alınamaz, bu da regresyon katsayıları için benzersiz bir çözüm bulunmasını engeller. Bu durum, modelin kararsız olmasına ve katsayı tahminlerinin yüksek varyansa sahip olmasına yol açar. Backpropagation, doğrusal regresyon için birincil optimizasyon algoritması değildir; genellikle sinir ağlarında kullanılır. Kayıp fonksiyonunun biçimi değişmez, ancak optimizasyon süreci etkilenir. Doğrusal bağımlılık, doğrusal varsayımları ihlal eden doğrusal olmayan ilişkiler değil, özellikler arasındaki doğrusal ilişkilerle ilgilidir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez