Mikor használjuk az átlagos négyzetes hibát?
Pontszám: 4,1/5 ( 43 szavazat )A négyzetgyökér-hibát általában a klimatológiában, az előrejelzésekben és a regressziós elemzésekben használják a kísérleti eredmények ellenőrzésére .
Miért használjuk a négyzetes középhibát?
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 . ... Az RMSD a hibák négyzetes átlagának négyzetgyöke.
Mikor kell az RMSE-t használni?
Mivel a hibákat az átlagolás előtt négyzetre emelik, az RMSE viszonylag nagy súlyt ad a nagy hibáknak . Ez azt jelenti, hogy az RMSE akkor a leghasznosabb, ha a nagy hibák különösen nem kívánatosak. Mind a MAE, mind az RMSE 0-tól ∞-ig terjedhet. Ezek negatív irányultságú pontszámok: az alacsonyabb értékek jobbak.
Miért használjuk az RMSE-t MSE helyett?
Az MSE egységei négyzetesek a függőleges tengelyen ábrázolt értékek négyzetével. Egy másik mennyiség, amelyet kiszámítunk, a Root Mean Squared Error (RMSE). ... Az RMSE közvetlenül értelmezhető mértékegységekkel, és így az illeszkedés jóságának jobb mérőszáma, mint a korrelációs együttható .
Mi a fő különbség az RMSE és az MSE között?
Minél kisebb az átlagos négyzetes hiba, annál jobban illeszkedik az adathalmazhoz. Az MSE egységei négyzetesek a függőleges tengelyen ábrázolt értékek négyzetével. Az RMSE (Root Mean Squared Error) a hibaarány az MSE négyzetgyökével .
Mi az a Root Mean Square Error (RMSE)?
Hogyan értelmezi a négyzetes középhibát?
Míg az R-négyzet az illeszkedés relatív mértéke, az RMSE az illeszkedés abszolút mértéke. A variancia négyzetgyökeként az RMSE a megmagyarázhatatlan variancia szórásaként értelmezhető, és az a hasznos tulajdonsága, hogy a válaszváltozóval azonos egységekben van. Az RMSE alacsonyabb értékei jobb illeszkedést jeleznek.
Hogyan értelmezed az átlagos négyzetes hibát?
Az MSE annak ellenőrzésére szolgál, hogy a becslések vagy előrejelzések mennyire állnak közel a tényleges értékekhez. Minél alacsonyabb az MSE, annál közelebb áll az előrejelzés a ténylegeshez. Ezt a regressziós modellek modellértékelési mérőszámaként használják, és az alacsonyabb érték jobb illeszkedést jelez.
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.
Mi a jó RMSE pontszám?
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.
Mi tekinthető jó MSE-nek?
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 számíthatom ki az RMSE-t?
Az RMSE kiszámításához számítsa ki a maradékot (az előrejelzés és az igazság közötti különbséget) minden adatponthoz, számítsa ki a maradék normáját minden adatponthoz, számítsa ki a maradékok átlagát, és vegye ennek az átlagnak a négyzetgyökét .
Lehet-e negatív az RMSE?
Lehetnek pozitívak vagy negatívak, mivel a becsült érték alá vagy fölé becsüli a tényleges értéket .
Hogyan számítja ki az RMSE pontosságát?
Ennek az RMSE-értéknek a felhasználásával az NDEP (National Digital Elevation Guidelines) és a FEMA irányelvek szerint a pontosság mértéke kiszámítható: Pontosság = 1,96*RMSE . Ezt a pontosságot a következőképpen írják le: "Az alapvető vertikális pontosság az az érték, amellyel a vertikális pontosság méltányosan értékelhető és összehasonlítható az adatkészletek között.
Hogyan csökkenti a négyzetes középhibát?
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 találja meg a négyzetszázalékos hibagyököt?
Mi a négyzetes átlag hiba (RMSPE) helyes meghatározása? ΔXrel esetén i=XiTi−1 , ahol Ti a kívánt érték, Xi pedig a tényleges érték.
Mennyi a jó átlagos négyzetes hiba?
Nincsenek elfogadható határértékek az MSE-re , kivéve, hogy minél alacsonyabb az MSE, annál nagyobb az előrejelzés pontossága, mivel kiváló egyezés lenne a tényleges és az előre jelzett adatkészlet között. Ezt jól példázza a korreláció javulása, ahogy az MSE nullához közelít. A túl alacsony MSE azonban túlzott finomítást eredményezhet.
Mit mond neked R2?
Az R-négyzet (R 2 ) egy statisztikai mérőszám, amely a regressziós modellben egy független változóval vagy változókkal magyarázott függő változó varianciájának arányát jelenti .
Az RMSE lehet százalék?
Kiszámíthatjuk a MAE vagy RMSE és a célváltozó átlagának arányát, hogy százalékos hibát kapjunk az érvényesítési adatokhoz.
Melyik a jobb Mae vagy MSE?
Az átlagos négyzetes hiba (MSE) és a Root Mean Square Error kiértékelési metrikák közötti különbségek a nagy előrejelzési hibákat büntetik az átlagos abszolút hibával (MAE) szemben. ... A MAE robusztusabb a kiugró értékekkel rendelkező adatokhoz. A MAE, MSE és RMSE alacsonyabb értéke a regressziós modell nagyobb pontosságát jelenti.
Az RMSE értéke nagyobb lehet 1-nél?
Először is, ahogy a korábbi hozzászóló, R. Astur kifejti, nincs olyan, hogy jó RMSE , mert skálafüggő, azaz függ a függő változódtól. Ezért egy univerzális számot nem lehet jó RMSE-nek tekinteni.
Az RMSE ugyanaz, mint a standard hiba?
A szórással analóg módon az MSE négyzetgyökének vétele a négyzetgyök hiba vagy a négyzetgyök eltérés (RMSE vagy RMSD) eredményét eredményezi, amelynek ugyanazok az egységei, mint a becsült mennyiség ; torzítatlan becslés esetén az RMSE a variancia négyzetgyöke, amelyet standard hibaként ismerünk.
Az RMSE méri a pontosságot?
Az RMSE a pontosság jó mércéje , de csak a különböző modellek vagy modellkonfigurációk előrejelzési hibáinak összehasonlítására egy adott változónál, nem pedig a változók között, mivel skálafüggő.
Hogyan értékeli az MSE-t?
Az MSE kiszámítása az előrejelzési hiba négyzetének összegével történik, amely a valós kimenet mínusz az előrejelzett kimenet, majd elosztja az adatpontok számával . Abszolút számot ad arra vonatkozóan, hogy az előre jelzett eredmények mennyire térnek el a tényleges számtól.
Mit jelent a negatív R 2 érték?
A negatív R-négyzet érték azt jelenti, hogy az előrejelzés általában kevésbé pontos, mint az adatkészlet időbeli átlagos értéke .