/LinearRegression

Implement Linear Regression algorithms with different methods and platforms

Primary LanguageJupyter Notebook

LinearRegression

  1. Giá trị λ* tối ưu tìm được: 1.98

  2. Các giá trị dự đoán: 2.69174308 2.49789414 2.30399461 2.16338798 1.79210342

  3. Cách tìm:

  • Chia tập training thành 2 tập dự liệu là traing dataset và validation dataset tỷ lệ 8:2(160:40).

  • Thực hiện quá trình lặp:

    +Train Ridge Regression model tham số regularization λ trên tập training và tính sai số trung bình dự đoán (MSE) của model trên tập validation.

    +Thay đổi λ.

  • Giá trị λ cho MSE nhỏ nhất là λ* cần tìm.

  • Ban đầu λ được thử trong 1 tập cấp số cộng với công sai lớn. Quan sát sai số, sau đó thu nhỏ lại khoảng tìm kiếm và bước nhảy.

  • Thực hiện lại xây dựng model với λ* và dự đoán.