Прогнозирование дохода на душу населения: полное руководство по регрессии машинного обучения | VI... скачать в хорошем качестве

Прогнозирование дохода на душу населения: полное руководство по регрессии машинного обучения | VI...

🎯 Полное руководство по машинному обучению: прогнозирование дохода на душу населения на основе ВВП, уровня счастья и индекса демократии В этом подробном руководстве я проведу полный регрессионный анализ, используя реальные экономические данные из 62 стран. Идеально подходит для начинающих и продолжающих изучать науку о данных! 📊 Что вы узнаете: ✅ Когда НЕ следует использовать разделение на обучающую и тестовую выборки (критично для небольших наборов данных!) ✅ МНК-регрессия со статистическими моделями ✅ Выявление мультиколлинеарности с использованием VIF (фактора инфляции дисперсии) ✅ Оценка модели: среднеквадратичное отклонение (RMSE), средняя ошибка (MAE), показатель R² и процентные ошибки ✅ Анализ прогнозов по странам ✅ Понимание того, почему теоретически обоснованные модели могут иметь низкую эффективность ✅ Визуализация данных и корреляционный анализ 🔑 Ключевые выводы: • Почему 52 наблюдения слишком мало для разделения на обучающую и тестовую выборки • Как оценивать модели на полных наборах данных • Понимание приемлемых и проблемных значений VIF • Интерпретация RMSE в контексте экономических данных • Когда слабый R² не означает плохую методологию 📂 Полный код и набор данных на GitHub: https://github.com/webdev408/Predicti... 💻 Технологический стек: Python, Pandas, NumPy Scikit-learn, Stats models Matplotlib, Seaborn Идеально подходит для: студентов, изучающих науку о данных, специалистов по машинному обучению, энтузиастов экономики и всех, кто изучает регрессионный анализ! 👍 Ставьте лайк, подписывайтесь и смотрите полный код в репозитории GitHub! #MachineLearning #DataScience #Python #Regression #LinearRegression #Tutorial #Coding