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Residuen grafisch plotten

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Residuen grafisch plotten

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In einer weiteren Darstellung sollen also auch die Residuen visualisiert werden, also die Differenzen zwischen den Modellvorhersagen und den tatsächlichen Umsätzen. Auch hier wurde schon mal ein Code vorbereitet und in einem einfachen Plot wird also ein Liniendiagramm erzeugt, in dem die Residuen in der Farbe Rot dargestellt werden. Der mittlere absolute Fehler, der MAE, lag ja ungefähr bei 49. Das bedeutet also, dass der mittlere absolute Fehler über alle Datenpunkte hinweg bei 49 Umsatzeinheiten liegt und der MAPE-Wert lag ungefähr bei 10 %. Das bedeutet also, dass das Modell im Schnitt um 10 % daneben liegt. Hier sehen wir auch, dass es größere Ausreißer gibt, besonders hier. Und wir möchten uns dann auch mal die statistische Verteilung der Residuen genauer anschauen. Dafür können wir also ein neues Python-Skript erzeugen. Und in dieser Python-Skript Visualisierung wollen wir ebenfalls die Residuen visualisieren, allerdings in einem Histogramm. Dafür können wir den Histplot von…

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