Interaktiv: Multiple lineare Regression

Die klassische lineare Regression kann wahrscheinlich als das einfachste maschinelle Lernverfahren betrachtet werden. Jedoch ist das Verfahren auch sehr „starr“ in dem Sinne, dass es nur lineare (d. h. geradlinige) Entscheidungsgrenzen zulässt. Vorteil dieser geringen Komplexität ist andererseits die geringe Gefahr des Overfitting, d. h. dass sich das Verfahren zu stark an die Trainingsdaten anpasst, was oft mit einer reduzierten Übertragbarkeit auf neue Daten und somit verringerter Prognosegüte einhergeht.

in Erstellung

Du kannst Datenpunkte mit der Maus verschieben, löschen (nach unten links aus dem Bild ziehen) oder neu hinzufügen (Buttons oben rechts). Bei jeder solchen Veränderung wird die lineare Regression neu berechnet, wodurch sich die Einfärbung der Fläche ändert. Du kannst wählen zwischen „Regression“ (in diesem Fall entsprechen die Farben den tatsächlichen Schätzwerten der Regression, was zu einem glatten Farbverlauf führt) und „Klassifikation“ (in diesem Fall werden alle Punkte, deren Schätzwerte negativ bzw. positiv sind, blau bzw. orange eingefärbt).

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