«rms» etiketlenmiş sorular

Neden Ortalama Mutlak Hata (MAE) yerine Kök Ortalama Karesi Hatası (RMSE) kullanılır? Selam Hesaplamada oluşan hatayı araştırıyorum - İlk başta hatayı Ortalama Ortalama Karelenmiş Hata Hatası olarak hesapladım. Biraz daha yakından bakıldığında, hata karelerinin etkisinin, küçük hatalardan daha büyük hatalara daha fazla ağırlık verdiğini ve hata tahminini garip aykırı yönüne …

58 least-squares  mean  rms  mae 

Weka'da sınıflandırmayı belirli bir veri kümesi için çalıştırıyorum ve nominal bir değeri tahmin etmeye çalışırsam, çıkışın özellikle doğru ve yanlış tahmin edilmiş değerleri gösterdiğini fark ettim. Ancak, şimdi sayısal bir özellik için çalıştırıyorum ve çıktı: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Diyelim ki bana öngörülen değerleri veren bir modelim var. Bu değerlerin RMSE'sini hesaplıyorum. Ve sonra gerçek değerlerin standart sapması. Bu iki değeri (varyanslar) karşılaştırmak anlamlı mı? Bence, eğer RMSE ve standart sapma benzer / aynı ise modelimin hatası / sapması gerçekte olanla aynıdır. Ancak bu değerleri karşılaştırmak mantıklı değilse, bu …

21 standard-deviation  standard-error  rms 

Rob J Hyndman ve George Athanasopoulos tarafından hazırlanan Tahmin: İlkeler ve Uygulama ders kitabından , özellikle doğruluk ölçümü ile ilgili bölüm : MAE'yi en aza indiren bir tahmin yöntemi, medyanın tahminlerine yol açarken, RMSE'yi en aza indirmek, ortalamanın tahminlerine yol açacaktır. Birisi MAE'yi en aza indirmenin neden ortalama değil medyanın …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Ordinal lojistik regresyon için çapraz doğrulamayı anlamaya çalışıyorum. Oyunun amacı bir analizde kullanılan modeli doğrulamaktır ... İlk önce bir oyuncak veri seti oluşturdum: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- -x1+2*x2+x3 # …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

Farklı lojistik modelleri karşılaştırmak için RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) kullanmanın geçerliliği ile ilgili bir sorum var. Yanıt ya 0yadır 1ve tahminler 0- 1? Aşağıdaki yöntem ikili yanıtlarla da geçerli midir? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A <- predict(cvfit, …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

Çapraz doğrulama uyguluyorum ve RMSE, , MAE, MSE, vb. Gibi hata metriklerini hesaplıyorum .R2R2R^2 RMSE ve MAE aynı değere sahip olabilir mi?

9 cross-validation  rms  mae 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty