Linear Regressionの精度をどうはかるか？

以前にLinear Regressionの精度はどう考えればいいのだろうか？

ということを日記に書きました。

Week5までのまとめとLinear Regressionの精度の考え方 - 暇人日記

悩みはJがいくらだったら精度が高いとか低いとかXX％と言えるんだろう、

ということでした、

Logistic RegressionでははっきりとXX％と出るのですが、

Linear RegressionではJが20億と言われてもピンとこないという悩みでした。

受講しているUdemyのコースの中に決定係数という考えが出てきましたので

これを使ってJが20億だったのはどういう値だったのかということを

見てみたいと思います。

決定係数は０から１の間をとり１に近ければ近いほど精度が高いという

指標です。

決定係数はPythonのStatsModelに含まれています。

早速実行してみました↓

決定係数はR-squaredで表記されているので0.733です。

やっぱり高くて良いとみていいか、低くて悪いとみていいかわかりませんorz

違うところで面白いものが見えました。

赤丸で囲ったroomのp値です。

この値は0.5以上だと予測に影響を与えていないという指標なのですが、

roomは5以上あります。

これは家の価格を面積と部屋数から分析する課題だったのですが、

部屋数は関係ないというように示されています。

Octaveで標準化して計算してパラメーターです。

部屋数に関するパラメーターは3つ目なので、これでみると

あってもなくても関係ないというようには見えないのですが。。。

不思議ですが、面白いです。

また時間あるときに考えてみます。