diff --git a/notebooks/Linear Regression/LR_7_2.ipynb b/notebooks/Linear Regression/LR_7_2.ipynb index a8681673c8a69080fd34b2f111da37f48aeda681..38012384275012f67f44db6b44945e7ba4d33e9c 100644 --- a/notebooks/Linear Regression/LR_7_2.ipynb +++ b/notebooks/Linear Regression/LR_7_2.ipynb @@ -29,7 +29,9 @@ "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "a76946c6-bb24-4032-9b40-35a2303dec27", - "metadata": {}, + "metadata": { + "scrolled": true + }, "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -53,6 +55,14 @@ "print(werbung.head())" ] }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "c83160ba-4388-46e2-9655-94a97ddfc42f", + "metadata": {}, + "source": [ + "Wir ermitteln den $ R^{2} $-Wert zuerst für das lineare Regressionsmodell mit den Prädiktorvariablen `TV`, `Radio` und `Zeitung`:" + ] + }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, @@ -152,6 +162,14 @@ "print(\"R²:\", r2)" ] }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "67580aab-6f1d-47ac-bace-3212033a0e40", + "metadata": {}, + "source": [ + "Nun bestimmen wir den $R^2$ Wert für das lineare Regressionsmodell mit den Prädiktorvariablen `TV` und `Radio`:" + ] + }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, @@ -249,6 +267,22 @@ "r2 = 1 - (ss_residual / ss_total)\n", "print(\"R²:\", r2)" ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "c52232c9-90eb-4fed-ae84-35b29d30f6c6", + "metadata": {}, + "source": [ + "Die beiden Modelle haben beinahe den identischen $R^2$-Wert, d.h., wir können auf die Prädiktorvariable `Zeitung` ohne Einbusse an der Güte des Modells verzichten." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "d07bbeb8-05d2-4e61-a806-b9dbce147722", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] } ], "metadata": {