回帰モデルで予測する方法

Question

機械学習での回帰モデルに関する質問があり、正しいかどうかは疑問です。

私は回帰モデルを構築し、データでそれを習得しましたが、私のモデルは常に実際の値よりも1.5倍も予測されます。

私はこれが私のモデルの習慣であると理解しました。それはいつも1.5倍の予測であると考えています。

そのまま考慮した上で、予測値を1.5倍に分割しました。 私のモデルは100を予測する場合もあり、100/1.5を計算した結果、結果は約66.6になります。

実際66.6は予測値ではなく、私はそれを操作しました。

この操作は回帰に使用できますか？ この66.6を私の顧客に供給することはできますか？

Answer 1

いいえ、しないでください。モードが常に実際の値の1.5倍を予測すると、モデルが正常に動作しておらず、データが直線的にフィットできないことを意味します。これを防ぐには、データの構造を把握できる他のモデルを見るか、外れ値があり、それらを削除すると線形回帰モデルに役立ちます。