误差项是在统计学和机器学习中经常用来描述模型预测与真实观测之间的差异的术语。在线性回归中,误差项通常用符号 (epsilon)表示。这个项表示了模型无法捕捉或解释的因素,也就是不能被自变量完全解释的变异性。
具体来说,线性回归模型的基本形式为:
误差项是在统计学和机器学习中经常用来描述模型预测与真实观测之间的差异的术语。在线性回归中,误差项通常用符号 (epsilon)表示。这个项表示了模型无法捕捉或解释的因素,也就是不能被自变量完全解释的变异性。
具体来说,线性回归模型的基本形式为: