P1 · 應會
機器學習
殘差分析 (Residual Analysis)
是什麼
殘差分析檢查「實際值減預測值」（殘差）的分布型態，用來判斷迴歸模型的假設是否成立。理想的殘差圖應圍繞 0 隨機散布、看不出任何型態。
解決什麼問題
診斷迴歸模型是否漏掉非線性關係、受異常值影響或變異數不齊，再決定轉換變數、加入新項或換模型。
考場 Trigger
- 殘差圖呈彎曲型態
- 個別點殘差特別大
- 殘差隨預測值擴大成漏斗狀
容易搞混
異質變異ARIMA 殘差診斷迴歸評估指標
中級深度
看到殘差圖能對應：彎曲代表非線性未捕捉、離群大殘差代表異常值、漏斗狀代表異質變異。