בויען אַ לינעאַר ראַגרעשאַן מאָדעל צו פאָרויסזאָגן פארקויפונג.
אָוקיי, איך קענען העלפן איר מיט דעם. לינעאַר ראַגרעשאַן איז אַ סופּערווייזד מאַשין לערנען צוגאַנג וואָס פרוווט צו פאָרויסזאָגן אַ קעסיידערדיק ציל בייַטעוודיק באזירט אויף איינער אָדער מער פרייַ וועריאַבאַלז דורך פּאַסן אַ שורה פון בעסטער פּאַסיק צו די דאַטן. אין אונדזער פאַל, מיר וואָלט פאָרויסזאָגן פארקויפונג באזירט אויף פּראָדוקט פּרייסאַז און קונה דעמאָגראַפיקס. ערשטער, מיר וואָלט דאַרפֿן צו ריין און פּריפּראָסעסס די דאַטן. דאָס ינוואַלווז רימוווינג קיין פעלנדיק אָדער פאַלש וואַלועס, האַנדלינג אַוטלייערז אָדער יבערמאַכן די דאַטן אויב נייטיק. און מיר אויך דאַרפֿן צו ענקאָוד קיין קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז, אַזאַ ווי דעמאָגראַפיקס, אַזוי אַז דער מאָדעל קענען טייַטשן זיי נומעריק. אַמאָל די דאַטן זענען פּריפּראָסעססעד, מיר שפּאַלטן עס אין טריינינג און טעסטינג דאַטאַסעץ. די טריינינג דאַטן וועט זיין גענוצט צו בויען דעם מאָדעל, בשעת די טעסטינג דאַטן וועט זיין גענוצט צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג. איצט, מיר קענען באַן די מאָדעל דורך פּראַוויידינג עס די טריינינג דאַטן און ספּעציפיצירן די ציל בייַטעוודיק - פארקויפונג - און די פרייַ וועריאַבאַלז - פּראָדוקט פּרייסאַז און קונה דעמאָגראַפיקס. דערנאָך, מיר וועט פּאַסיק אַ לינעאַר ראַגרעשאַן מאָדעל צו די דאַטן דורך דערגייונג די שורה פון בעסטער פּאַסיק וואָס מינאַמייזאַז די ריזידזשואַל סאַכאַקל פון סקווערז. צום סוף, מיר קענען נוצן די טעסטינג דאַטן צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן און אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. פּראָסט עוואַלואַטיאָן מעטריקס פֿאַר ראַגרעשאַן פּראָבלעמס אַרייַננעמען די דורכשניטלעך אַבסאָלוט טעות (MAE), מיטל סקווערד טעות (MSE), און וואָרצל מיטל סקווערד טעות (RMSE). מיר וועלן צו אויסקלייַבן דעם מאָדעל וואָס פּערפאָרמז די בעסטער אויף די טעסטינג דאַטן. דאָס איז אַן אַלגעמיין איבערבליק פון ווי מיר וואָלט צוגאַנג צו בויען אַ לינעאַר ראַגרעשאַן מאָדעל צו פאָרויסזאָגן פארקויפונג באזירט אויף פּראָדוקט פּרייסאַז און קונה דעמאָגראַפיקס. איז עס עפּעס אַנדערש איר דאַרפֿן הילף מיט?