Supervised ML: Regressie
Lineaire regressie, Ridge, Lasso, ElasticNet, metrieken (MSE, RMSE, R²), overfitting, regularisatie
1Wat is het hoofddoel van lineaire regressie?
Wat is het hoofddoel van lineaire regressie?
Antwoord
Lineaire regressie heeft als doel de relatie tussen een afhankelijke variabele (target) en een of meer onafhankelijke variabelen (features) te modelleren door de rechte lijn te vinden die de som van de kwadratische fouten minimaliseert. Deze techniek maakt het voorspellen van continue waarden mogelijk en vormt de basis voor veel complexere algoritmen.
2Wat vertegenwoordigt de bèta-coëfficiënt (β₁) in eenvoudige lineaire regressie?
Wat vertegenwoordigt de bèta-coëfficiënt (β₁) in eenvoudige lineaire regressie?
Antwoord
De β₁-coëfficiënt vertegenwoordigt de helling van de regressielijn en geeft aan hoeveel de doelvariabele verandert bij een toename van één eenheid in de onafhankelijke variabele. Een positieve β₁ betekent een positieve relatie, terwijl een negatieve β₁ een omgekeerde relatie tussen variabelen aangeeft.
3Welke methode wordt gebruikt om de optimale coëfficiënten in lineaire regressie te vinden?
Welke methode wordt gebruikt om de optimale coëfficiënten in lineaire regressie te vinden?
Antwoord
De methode van gewone kleinste kwadraten (OLS) minimaliseert de som van de gekwadrateerde residuen, oftewel het verschil tussen waargenomen en voorspelde waarden. Deze aanpak biedt een analytische oplossing in gesloten vorm en is de standaardmethode voor het schatten van lineaire regressieparameters.
Wat meet de determinatiecoëfficiënt R² in regressie?
Wat is het verschil tussen MSE (Mean Squared Error) en RMSE (Root Mean Squared Error)?
+21 gespreksvragen
Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen
Python-basisbeginselen
Python Objectgeoriënteerd Programmeren
Python-datastructuren
Git-Fundamenten
SQL-basisbeginselen
NumPy-grondbeginselen
Pandas-basis
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & geavanceerde queries
Geavanceerd Pandas
Visualisatie met Matplotlib & Seaborn
Interactieve visualisaties met Plotly
Beschrijvende statistiek
Inferentiële statistiek
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Supervised ML: Classificatie
Beslissingsbomen & Ensembles
Ongesuperviseerd ML
ML Pipelines & Validatie
Tijdreeksen & Voorspelling
Fundamenten van Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN en beeldclassificatie
RNN & Reeksen
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps en Deployment
Beheers Data Science & ML voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis