瞭解迴歸分析的「開啟-關閉」，包括如何衡量它，以及如何在 Metabase 的儀表板和視覺化中運用它。
迴歸分析的「開啟/關閉」是一種機器學習模型評估方法，您可以將其視覺化，以深入瞭解您的迴歸模型的效能。您可以使用許多指標來判斷模型的可靠性，但迴歸模型需要特定的指標才能獲得準確的結果。由於迴歸模型的性質與其他類型的模型分類方式不同，因此要找出迴歸模型的準確性有點困難。找出機器學習的準確性和完整性始終是一個好主意，因此，為迴歸模型執行此操作所需的額外步驟也不例外。查看您的迴歸模型在準確性方面的表現，可以幫助引導改進，請記住，機器學習很少能達到 100% 的準確性，並且不要陷入過度工作的陷阱。這樣做最終會浪費時間和精力。
開始使用
有幾種不同的迴歸模型計算可以幫助判斷準確性。R 平方/調整後的 R 平方 - 解釋迴歸模型可以解釋多少來自應變數的變異性。均方誤差 (MSE) - 有助於判斷迴歸模型對應變數的擬合程度。平均絕對誤差 (MAE) - 另一種類似於 MSE 的計算，它對大的預測誤差給予更大的懲罰，而不是平等地對待所有誤差。所有這些加在一起可以幫助您更瞭解您的迴歸模型的工作情況。
透過將您最重要的指標收集到單一視圖中，讓所有人都在同一個頁面上。
透過將您的資料嵌入到您的內部維基、網站和內容中，將您的資料帶到任何需要的地方。
授權您的團隊衡量他們自己的進度，並探索實現目標的新途徑。
沒錯，無需銷售電話 - 只要註冊，即可在 5 分鐘內開始執行。
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