Уклон – мера наклона прямой, описывающей функцию Линейной регрессии (Linear Regression). Наклон линии рассчитывается путем деления "подъема" на "пробег" (т.е. на сколько единиц прямая идет вверх, разделенная на число единиц, уходящих вправо). В модели Машинного обучения (ML) уклон говорит нам, насколько мы ожидаем, что значение Целевой переменной (Target Variable) Y возрастет, когда мы увеличим значение X на одну единицу.
Наклон просто говорит нам, насколько круто наклонена линия. Наклон определяется как "подъем, деленный на пробег", а точка пересечения с осью Y говорит нам, где линия пересекает ось Y. Эта линия на рисунке описывается следующим уравнением:
y = 0.5 x + 2
Наклон 0,5 означает, что когда мы идем по этой линии, на каждую единицу, которую мы двигаем вправо, мы перемещаемся на 0,5 единицы вверх. Наклон может быть нулевым, если мы вообще не движемся вверх, или отрицательным, если мы движемся вниз. Однако многие линии могут иметь одинаковый наклон. Я могу провести линию, параллельную этой, и она также будет подниматься на 0,5 единицы за каждую единицу, которую она перемещает вправо. Вот тут-то и появляется точка пересечения с осью Y. Она говорит нам, где линия пересекает ось Y. Эта конкретная линия пересекает линию на высоте 2, так что это y-пересечение.
Другими словами, наклон линии говорит нам о направлении, в котором она указывает, а точка пересечения с осью Y говорит нам о местоположении линии.
Автор оригинальной статьи: manning.com