Python, Machine Learning, Data Analysis, Data, Data Science.
單季打擊率最高大概0.4左右，所以我們這邊使用np.linspace()函數，可以在0～0.4中打50個點(預設值)，再丟到h裡面，就會得到對應的𝑦̂。那這50個點連起來就是h的樣子。 將h在驗證資料上描繪出來： 剛才的mse就是算validation跟h這條線的距離 2、非線性回歸模型： 剛才計算得到的MSE非常大，模型一定錯誤的地方。在現實生活中，大聯盟的球員薪資也不會單單只看打者的打擊率。那如果我想要增加一些更多的變數到模型裡呢？這就要用到非線性回歸模型。 我們先前有提到機器學習的任務：於可及範圍的 𝐻 中挑選一個與 𝑓 最相似的 ℎ，那我要怎麼擴增回歸模型的可及範圍H呢？