Sự khác biệt giữa R & Python là gì?

Và trong bối cảnh hồi quy tuyến tính bội

• R. Mối tương quan giữa giá trị quan sát của biến phản hồi và giá trị dự đoán của biến phản hồi do mô hình tạo ra
• R2. Tỷ lệ phương sai trong biến trả lời có thể được giải thích bằng các biến dự đoán trong mô hình hồi quy

Lưu ý rằng giá trị cho R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị càng gần 1, mối quan hệ giữa [các] biến dự đoán và biến phản hồi càng chặt chẽ

Các ví dụ sau đây cho thấy cách diễn giải các giá trị R và R bình phương trong cả mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy tuyến tính đa biến

ví dụ 1. Hồi quy tuyến tính cơ bản

Giả sử chúng ta có tập dữ liệu sau cho biết số giờ học và điểm thi của 12 học sinh trong một lớp toán nhất định

Sử dụng phần mềm thống kê [như Excel, R, Python, SPSS, v.v. ], chúng ta có thể điều chỉnh mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản bằng cách sử dụng “số giờ học” làm biến dự đoán và “điểm thi” làm biến phản hồi

Chúng ta có thể tìm thấy đầu ra sau cho mô hình này

Đây là cách giải thích các giá trị R và R bình phương của mô hình này

• R. Mối tương quan giữa số giờ đã học và điểm thi là 0. 959
• R2. Bình phương R cho mô hình hồi quy này là 0. 956. Điều này cho chúng ta biết rằng 95. 6% sự khác biệt trong điểm thi có thể được giải thích bằng số giờ học và điểm hiện tại của học sinh trong lớp

  Vì 2. ở trên, không thể sử dụng = để thay thế cho rnorm[N rnorm[N = 10, mean = 5, sd = 2] Error in rnorm[N = 10, mean = 5, sd = 2] : unused argument [N = 10] > N [1] 10

  Bây giờ, một số người sẽ cho rằng

  rnorm[n = 10, mean = 5, sd = 2]
  

  1 lập trình kém, nhưng nó hợp lệ và bạn cần nhận thức được sự khác biệt giữa = và set.seed[10] > logi logi [1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE > logi == TRUE [1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE > seq.int[1, 10] == 5L [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

  Tuy nhiên, hãy cẩn thận với

  rnorm[n = 10, mean = 5, sd = 2]
  

  0, vì nó thực sự có nghĩa chính xác bằng và trên máy tính có liên quan đến các phép tính dấu phẩy động, bạn có thể không nhận được câu trả lời mà mình mong đợi. Ví dụ, từ

  rnorm[n = 10, mean = 5, sd = 2]
  

  6

  > x1  x2  x1 == x2                           # FALSE on most machines
  [1] FALSE
  > identical[all.equal[x1, x2], TRUE] # TRUE everywhere
  [1] TRUE
  

  trong đó

  rnorm[n = 10, mean = 5, sd = 2]
  

  7 kiểm tra sự bằng nhau cho phép có một chút mờ do mất độ chính xác/các phép toán dấu phẩy động
  Hệ số tương quan. là mức độ của mối quan hệ giữa hai biến nói x và y. Nó có thể đi giữa -1 và 1. 1 chỉ ra rằng hai biến đang di chuyển đồng thời. Chúng lên xuống cùng nhau và có mối tương quan hoàn hảo. -1 có nghĩa là hai biến đối lập hoàn hảo. Cái này đi lên và cái kia đi xuống, theo cách tiêu cực hoàn hảo. Bất kỳ hai biến nào trong vũ trụ này đều có thể được lập luận là có giá trị tương quan. Nếu chúng không tương quan thì giá trị tương quan vẫn có thể được tính bằng 0. Giá trị tương quan luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1 [đi qua 0 – có nghĩa là không có mối tương quan nào cả – hoàn toàn không liên quan]. Mối tương quan có thể được giải thích chính xác cho hồi quy tuyến tính đơn giản – bởi vì bạn chỉ có một biến x và một biến y. Đối với hồi quy tuyến tính nhiều biến R được tính toán, nhưng sau đó rất khó giải thích vì chúng ta có nhiều biến liên quan ở đây. Đó là lý do tại sao R vuông là một thuật ngữ tốt hơn. Bạn có thể giải thích R bình phương cho cả hồi quy tuyến tính đơn giản và cả hồi quy tuyến tính bội

  R vs R Squared là một chủ đề so sánh trong đó R đại diện cho một ngôn ngữ lập trình và R bình phương biểu thị giá trị thống kê cho mô hình Machine learning để đánh giá độ chính xác của dự đoán. R đang là ngôn ngữ lập trình thống kê nguồn mở được các nhà thống kê và nhà khoa học dữ liệu sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu. R bình phương là một khái niệm thống kê tiêu chuẩn trong ngôn ngữ R được liên kết với các thuật toán mô hình dữ liệu lót. R là ngôn ngữ kịch bản hỗ trợ nhiều gói để phát triển mô hình máy học. Trong khi R bình phương là một giá trị được tính toán còn được gọi là hệ số xác định cho các thuật toán hồi quy

  Gói khoa học dữ liệu tất cả trong một[360+ khóa học, hơn 50 dự án]
  

  Giá
  Xem khóa học

  360+ Khóa học trực tuyến. hơn 50 dự án. Hơn 1500 giờ. Giấy chứng nhận có thể kiểm chứng. Truy cập Trọn đời
  4. 7 [84.332 xếp hạng]

  So sánh trực tiếp giữa R và R bình phương [Infographics]

  Dưới đây là 8 điểm khác biệt hàng đầu giữa R so với R Squared

  Bắt đầu khóa học khoa học dữ liệu miễn phí của bạn

  Hadoop, Khoa học dữ liệu, Thống kê và những thứ khác

  Sự khác biệt chính giữa R và R bình phương

  Chúng ta hãy xem một số khác biệt chính giữa R và R bình phương

  • Sự định nghĩa. R là ngôn ngữ lập trình hỗ trợ tính toán các tập dữ liệu thống kê và thể hiện các tập dữ liệu này bằng đồ họa để dễ dàng phân tích dữ liệu đã cho. R bình phương cũng hỗ trợ các bộ dữ liệu thống kê để phát triển phân tích dữ liệu tốt hơn với phần mềm khai thác dữ liệu này. R bình phương không là gì hai lần R, i. e nhân R nhân R để lấy R bình phương. Nói cách khác Hằng số xác định là bình phương của hằng số tương quan
  • hằng số. R đưa ra giá trị là đầu ra hồi quy trong bảng tóm tắt và giá trị này trong R được gọi là hệ số tương quan. Trong R bình phương, nó đưa ra giá trị là đầu ra hồi quy bội được gọi là hệ số xác định
  • Hiểu khái niệm. Dễ dàng giải thích R bình phương với khái niệm hồi quy nhưng rất khó thực hiện với R
  • Phạm vi giá trị của các biến. Trong R, hai giá trị đại lượng bất định nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Trong R bình phương, hai giá trị đại lượng không chắc chắn nằm trong khoảng từ 0 đến 1 vì nó không bao giờ có thể âm khi giá trị của nó được bình phương
  • Mối tương quan giữa số lượng biến. Trong tương quan R có thể dễ dàng xây dựng cho hồi quy tuyến tính đơn giản vì nó chỉ liên quan đến hai biến không chắc chắn, một là x và biến kia là y. Trong R bình phương, nó xây dựng cả hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy bội, trong đó R rất khó giải thích cho hồi quy bội
  • Hạn chế. Trong R bình phương, nó không thể xác định liệu các ước tính và dự đoán hệ số có bị sai lệch hay không. Nó không thể chỉ ra liệu mô hình hồi quy có phù hợp với dữ liệu đã cho hay không. Như trong R, nó hỗ trợ một tập dữ liệu khổng lồ, chẳng hạn như xử lý dữ liệu lớn
  • Giá trị R và R bình phương. Trong R bình phương, hệ số xác định cho thấy sự thay đổi phần trăm trong y được giải thích bởi tất cả các biến x cùng nhau. Vì vậy, nó nằm trong khoảng từ 0 đến 1 trong đó 1 mang lại giá trị xuất sắc và 0 cho giá trị kém. Trong R hệ số tương quan là mức độ quan hệ giữa hai biến chỉ nói x và y, Vì vậy, nó nằm trong khoảng từ -1 đến 1 trong đó 1 biểu thị hai biến đang di chuyển đồng thời và -1 biểu thị hai biến hoàn toàn đối lập

  Bảng so sánh bình phương R vs R

  Hãy cùng thảo luận về sự so sánh hàng đầu giữa R với R Squared

  Có rất nhiều công cụ có sẵn để thực hiện phân tích dữ liệu. Vì khoa học dữ liệu là một trong những công nghệ đang phát triển để điều hành và phát triển doanh nghiệp. Như chúng ta có thể thấy, ngay cả Python và SAS cũng là những công cụ khác dành cho toán ứng dụng như phân tích dữ liệu thống kê, tuy nhiên SAS không miễn phí và Python thiếu các tùy chọn giao tiếp, do đó R là công cụ tốt giữa triển khai và phân tích dữ liệu

  Sr. NoRR Bình phương1. Nó là một đại lượng dự đoán được sử dụng trong phân tích tương quan. Đó là một đặc thù được sử dụng trong phân tích đa biến. 2. Nó còn được gọi là hệ số tương quan. Nó còn được gọi là xác định liên tục. 3. Trong đó, có một mối tương quan tuyến tính trong bề dày của hai đại lượng không chắc chắn được ước tính bằng phần mở rộng của sức sống của hai đại lượng này. Trong R bình phương, có nhiều đại lượng không chắc chắn cũng được ước tính bằng hiệu quả của liên kết trong bề dày của nhiều đại lượng không chắc chắn. 4. Trong R, mỗi mối tương quan tuyệt đối và không có mối tương quan nào được thể hiện bằng các giá trị 1. 00 và 0. 0 tương ứng. R bình phương cũng nằm trong khoảng từ 0 đến 1, biểu thị 0 là chỉ báo kém và 1 là chỉ báo xuất sắc. 5. R là một loại chỉ số về độ bền vững của mối quan hệ được bao bọc bởi hai tham số không chắc chắn. R bình phương cũng là một trong những dấu hiệu cho thấy độ tin cậy của phương trình tuyến tính dự đoán giá trị của một biến dưới dạng phép toán của một hoặc nhiều đại lượng không chắc chắn. 6. Ngôn ngữ lập trình R bao gồm các thuật toán học máy, hồi quy tuyến tính, chuỗi thời gian, suy luận thống kê, v.v. R bình phương kết hợp bao gồm các thuật toán học máy, hồi quy bội, v.v. 7. R có nhiều cách để biểu diễn và hiển thị dữ liệu, thông qua tài liệu đánh dấu hoặc ứng dụng sáng bóng bằng R studio. Bình phương R cũng có thể là các đồ thị và biểu đồ nạn nhân hóa sơ đồ được hỗ trợ khi tính toán bình phương r. số 8. R có thể giao tiếp với các ngôn ngữ khác như Java, C++. R cũng có thể kết nối với các cơ sở dữ liệu khác nhau như Spark hoặc Hadoop. R bình phương có thể kết hợp giao tiếp với các ngôn ngữ như Java, C, C ++ tương tự như hỗ trợ ngôn ngữ lập trình R

  Phần kết luận

  Như chúng ta đã thấy trong bài này R bình phương là bình phương của R i. e. bình phương tương quan giữa hai đại lượng bất định [x và y]. Vì vậy, một cách gián tiếp, nó nói rằng R là hệ số tương quan của mối quan hệ tuyến tính giữa chỉ hai đại lượng hoặc biến không chắc chắn. Nhưng trong trường hợp R bình phương, nó có thể đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa nhiều biến, điều không thể thực hiện được trong R. Vì vậy, chúng ta có thể kết luận rằng R bình phương tốt hơn R vì nó là bội số của R nhân R. Vì vậy,

  R bình phương = 1 – [Tổng lỗi đầu tiên / Tổng lỗi thứ hai]

  Bài viết được đề xuất

  Đây là hướng dẫn về R vs R Squared. Ở đây chúng tôi cũng thảo luận về những khác biệt chính với infographics và bảng so sánh. Bạn cũng có thể xem các bài viết sau để tìm hiểu thêm –

  Đâu là sự khác biệt giữa