Pytania otagowane jako rms

3
Średni błąd bezwzględny LUB średni błąd kwadratu pierwiastka?
Dlaczego warto korzystać z podstawowego średniego błędu kwadratu (RMSE) zamiast średniego bezwzględnego błędu (MAE)? cześć Badałem błąd wygenerowany w obliczeniach - początkowo obliczyłem błąd jako błąd pierwiastkowy znormalizowany do kwadratu. Patrząc trochę bliżej, widzę, że efekt kwadratu błędu nadaje większą wagę większym błędom niż mniejszym, przekrzywiając oszacowanie błędu w kierunku …
58 least-squares  mean  rms  mae 
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 …
2
Dlaczego minimalizacja MAE prowadzi do prognozowania mediany, a nie średniej?
Z podręcznika Prognozowanie: Zasady i praktyka autorstwa Roba J Hyndmana i George'a Athanasopoulosa , w szczególności rozdziału dotyczącego pomiaru dokładności : Metoda prognozy, która minimalizuje MAE, doprowadzi do prognoz mediany, a minimalizacja RMSE doprowadzi do prognoz średniej Czy ktoś może podać intuicyjne wyjaśnienie, dlaczego minimalizacja MAE prowadzi do prognozowania mediany, …
20 forecasting  mean  median  rms  mae 
2
RMSE (Root Mean Squared Error) dla modeli logistycznych
Mam pytanie dotyczące zasadności korzystania z RMSE (Root Mean Squared Error) do porównywania różnych modeli logistycznych. Odpowiedź jest albo 0czy 1i przewidywania prawdopodobieństwa są między 0- 1? Czy sposób zastosowany poniżej jest również prawidłowy w przypadku odpowiedzi binarnych? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = …
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
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 
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.