Pytania otagowane jako mse

MSE oznacza średni kwadratowy błąd. Jest to miara wykonania oszacowania lub prognozy, równa średniej kwadratowej różnicy między wartościami obserwowanymi a wartościami oszacowanymi / przewidywanymi.

7
Przykłady, w których metoda momentów może przekroczyć maksymalne prawdopodobieństwo w małych próbkach?
Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) są asymptotycznie skuteczne; widzimy praktyczny wynik w tym, że często wypadają lepiej niż szacunki metodą momentów (MoM) (gdy się różnią), nawet przy małych próbkach Tutaj „lepsze niż” oznacza w tym sensie, że zazwyczaj ma mniejszą wariancję, gdy oba są obiektywne, i zazwyczaj mniejszy średni błąd kwadratowy …

1
Jak interpretować miary błędów?
Korzystam z klasyfikowania w Weka dla określonego zestawu danych i zauważyłem, że jeśli próbuję przewidzieć wartość nominalną, dane wyjściowe wyraźnie pokazują prawidłowe i niepoprawne wartości. Jednak teraz uruchamiam go dla atrybutu liczbowego, a wynikiem jest: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error …

3
Średni błąd kwadratu i rezydualna suma kwadratów
Patrząc na definicje Wikipedii: Mean Squared Error (MSE) Resztkowa suma kwadratów (RSS) Tak mi się wydaje MSE = 1N.RSS = 1N.∑ ( fja- yja)2)MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 gdzie N.NN jest numerem on próbek i fifif_i jest nasza ocena yiyiy_i . Jednak żaden z artykułów Wikipedii …
31 residuals  mse 

3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …

1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

3
Rozkład MSE do wariancji i odchylenia kwadratowego
Pokazując, że MSE można rozłożyć na wariancję plus kwadrat odchylenia, dowód w Wikipedii ma krok, zaznaczony na zdjęciu. Jak to działa? W jaki sposób oczekiwanie jest przenoszone na produkt z 3 na 4 etap? Jeśli te dwa warunki są niezależne, czy nie należy stosować oczekiwań do obu warunków? a jeśli …

1
Funkcja utraty dla autoencoderów
Eksperymentuję trochę autoencoderów, a dzięki tensorflow stworzyłem model, który próbuje zrekonstruować zestaw danych MNIST. Moja sieć jest bardzo prosta: X, e1, e2, d1, Y, gdzie e1 i e2 są warstwami kodującymi, d2 i Y są warstwami dekodującymi (a Y jest zrekonstruowanym wyjściem). X ma 784 jednostki, e1 ma 100, e2 …


3
Po co stosować określoną miarę błędu prognozy (np. MAD), a nie inną (np. MSE)?
MAD = średnie odchylenie bezwzględne MSE = średni błąd kwadratu Widziałem sugestie z różnych miejsc, że MSE jest używany pomimo pewnych niepożądanych właściwości (np. Http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , który stwierdza na p8 „Powszechnie uważa się, że MAD jest lepszym kryterium niż MSE. Jednak matematycznie MSE jest wygodniejszy niż MAD. ”) Czy jest …
15 forecasting  error  mse  mae 


2
Twierdzenie Gaussa-Markowa: NIEBIESKI i OLS
Czytam o twierdzeniu Guassa-Markowa na wikipedii i miałem nadzieję, że ktoś może mi pomóc ustalić główny punkt tego twierdzenia. Zakładamy, że model liniowy w postaci macierzy podaje: i szukamy NIEBIESKIEGO, .y= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Zgodnie z tym , to, że etykieta "pozostałych" i przycisków "błąd". …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.