Átlagos abszolút hiba?
Pontszám: 4,6/5 ( 10 szavazat )A statisztikákban az átlagos abszolút hiba (MAE) az azonos jelenséget kifejező páros megfigyelések közötti hibák mértéke . ... Ezt skálafüggő pontossági mérőszámnak nevezik, ezért nem használható sorozatok összehasonlítására különböző skálákkal.
Mit mond nekünk az abszolút hiba?
Az abszolút hiba az előrejelzett érték és a tényleges érték közötti különbség abszolút értéke . A MAE megmondja, hogy átlagosan mekkora hibára számíthatunk az előrejelzésből. ... Az átlagos abszolút százalékos hiba (MAPE) lehetővé teszi a különböző sorozatok előrejelzéseinek összehasonlítását különböző léptékben.
Hogyan számítja ki az abszolút hibát?
- n = a hibák száma,
- Σ = összegző szimbólum (ami azt jelenti, hogy „összeadja őket”),
- |x i – x| = az abszolút hibák.
Mi a különbség a MAE és a MAPE között?
Ahogy a MAE a modell által előidézett hiba átlagos nagysága, a MAPE azt mutatja meg, hogy a modell előrejelzései átlagosan milyen messze vannak a megfelelő kimenetektől . ... Ez azt jelenti, hogy a MAPE akkor lesz alacsonyabb, ha az előrejelzés alacsonyabb a ténylegesnél, összehasonlítva egy ugyanennyivel magasabb előrejelzéssel.
Mi az a MAE és RMSE?
A Root Mean Squared Error (RMSE) és az Mean Absolute Error (MAE) a regressziós modell értékelésére használt mérőszámok. ... Technikailag az RMSE a hibák négyzetének középértéke, a MAE pedig a hibák abszolút értékének középértéke .
MAE vs MSE vs RMSE vs RMSLE – A regresszió értékelési mérőszámai
Miért használjunk MAE-t az RMSE helyett?
A MAE egy lineáris pontszám, ami azt jelenti, hogy az összes egyéni különbséget egyenlően súlyozzák az átlagban. Az RMSE egy másodfokú pontozási szabály, amely a hiba átlagos nagyságát méri. ... Ez azt jelenti , hogy az RMSE akkor a leghasznosabb , ha a nagy hibák különösen nem kívánatosak .
Melyik a jobb RMSE vagy MSE?
Minél kisebb az átlagos négyzetes hiba, annál jobban illeszkedik az adatokhoz. Az MSE egységei négyzetesek a függőleges tengelyen ábrázolt értékek négyzetével. ... Az RMSE közvetlenül értelmezhető mértékegységekkel, és így az illeszkedés jóságának jobb mérőszáma, mint a korrelációs együttható.
Mi a jó átlagos abszolút százalékos hiba?
A MAPE esetében azonban az előrejelzési modell teljesítménye kell, hogy legyen az alapja annak meghatározásához, hogy az Ön értékei jók-e. Felelőtlenség önkényes előrejelzési teljesítménycélokat beállítani (például a MAPE < 10% kiváló , a MAPE < 20% jó) az adatok előrejelezhetőségének kontextusa nélkül.
Milyen a jó RMSE?
Egy ökölszabály alapján elmondható, hogy a 0,2 és 0,5 közötti RMSE értékek azt mutatják, hogy a modell viszonylag pontosan tudja előre jelezni az adatokat. Ezenkívül a 0,75-nél nagyobb korrigált R-négyzet nagyon jó érték a pontosság megjelenítéséhez. Egyes esetekben a 0,4 vagy nagyobb korrigált R-négyzet is elfogadható.
Lehet-e negatív a MAPE?
Ha a MAPE negatív, akkor azt mondja , hogy nagyobb problémái vannak, mint maga a MAPE számítás . ... MAPE = Abs (Act – Előrejelzés) / Aktuális. Mivel a számláló mindig pozitív, a negativitás a nevezőből származik.
Hogyan találhatom meg az átlagos abszolút eltérést?
Az adatok átlagos abszolút eltérésének meghatározásához először keresse meg az adatkészlet átlagát . Keresse meg az adatértékek összegét, és ossza el az összeget az adatértékek számával. Keresse meg az egyes adatértékek és az átlag közötti különbség abszolút értékét: |adatérték – átlag|.
Hogyan találja meg az átlagos hibát?
Keresse meg a minta méretének négyzetgyökét a számológépével. Ossza el a szórást a minta méretének négyzetgyökével . A válasz megadja az átlag standard hibáját.
Azt jelentheti, hogy az abszolút hiba nulla?
Bevezetés. Az átlagos abszolút százalékos hiba (MAPE) az előrejelzés pontosságának egyik legnépszerűbb mérőszáma. ... Azonban a MAPE-nek van egy jelentős hátránya: végtelen vagy definiálatlan értékeket állít elő, amikor a tényleges értékek nullák vagy nullához közeliek , ami bizonyos mezőkben gyakori előfordulás.
Mi a jó átlagos négyzetes hiba?
Az MSE-hez nincs megfelelő érték . Egyszerűen fogalmazva, minél alacsonyabb az érték, annál jobb, a 0 pedig azt jelenti, hogy a modell tökéletes. ... A 100% tökéletes korrelációt jelent. Ennek ellenére vannak alacsony R2-es modellek, amelyek még mindig jó modellek.
Hogyan értelmezed a relatív abszolút hibát?
A relatív abszolút hibát arányként fejezzük ki, összehasonlítva az átlagos hibát (maradékot) a triviális vagy naiv modell által előidézett hibákkal. Egy ésszerű modell (amely jobb eredményeket ad, mint egy triviális modell) egynél kisebb arányt eredményez.
Miért az RMSE a legrosszabb?
Az RMSE kevésbé intuitív megértése, de rendkívül gyakori. Ez bünteti a nagyon rossz előrejelzéseket . Ez egy nagy veszteségmutató is egy modell optimalizálásához, mivel gyorsan kiszámítható.
Hogyan javíthatom az RMSE pontszámomat?
Próbáljon más bemeneti változókkal játszani, és hasonlítsa össze az RMSE értékeit. Minél kisebb az RMSE érték , annál jobb a modell. Ezenkívül próbálja meg összehasonlítani az edzési és a tesztelési adatok RMSE-értékeit. Ha majdnem hasonlóak, akkor jó a modelled.
Hogyan csökkenti az átlagos abszolút százalékos hibát?
Bármilyen 3≤Ft≤4 (a grafikonon nem látható) előrejelzés minimálisra csökkenti a várható MAE-t. Ebben az intervallumban minden érték az idősor mediánja. A szaggatott vonal az Ft=2-nél minimalizálja a várt MAPE értéket.
Mi a jó százalékos hiba?
Egyes esetekben a mérés olyan nehéz lehet, hogy 10 %-os vagy még nagyobb hiba is elfogadható lehet. Más esetekben az 1%-os hiba túl magas lehet. A legtöbb középiskolai és bevezető egyetemi oktató elfogadja az 5%-os hibát . ... A nagy százalékos mérési hibával rendelkező érték HASZNÁLATA a felhasználó döntése.
Mi az előrejelzés 2 hibája, és magyarázza el, mit jelentenek?
Az előrejelzési hiba mértéke két csoportba sorolható: Százalékos hibák (vagy relatív hibák) - Ezek skálafüggetlenek (feltételezve, hogy a skála mennyiségen alapul) a hiba nagyságának százalékos megadásával, és könnyen összehasonlítható az előrejelzési hiba a különböző adathalmazok/sorozatok.
Mi a jó R-négyzet érték?
Más területeken a jó R-négyzet olvasási normái sokkal magasabbak lehetnek, például 0,9 vagy magasabb is lehet. A pénzügyekben a 0,7 feletti R-négyzet általában magas szintű korrelációt mutat, míg a 0,4 alatti mérőszám alacsony korrelációt mutat.
Mi az MSE a gépi tanulásban?
A Mean Squared Error (MSE) talán a legegyszerűbb és leggyakoribb veszteségfüggvény, amelyet gyakran tanítanak a bevezető gépi tanulási kurzusokon. Az MSE kiszámításához figyelembe kell venni a modell előrejelzései és az alapigazság közötti különbséget, négyzetre kell vetni, és átlagolni kell a teljes adatkészletre.
Össze tudod hasonlítani az RMSE-t?
Az Ön esetében, amennyire én tudom, nem kivitelezhető az RMSE összehasonlítása az adatok különböző részhalmazai között a modell teljesítményéhez, ha ezt csinálja. Nem. Az RMSE egy egyszerű mérőszáma annak, hogy az adatok milyen messze vannak a √∑Niϵ2iN regressziós egyenestől.
Mire jó az RMSE?
A négyzetes eltérés (RMSD) vagy a négyzetgyökér hiba (RMSE) a modell vagy egy becslés által megjósolt értékek (minta vagy sokaság értékek) és a megfigyelt értékek közötti különbségek gyakran használt mértéke .