평균 제곱근 오류 영역 문제 해결 및 수정

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이 가이드는 제곱근 평균 오차의 면적을 아는 사람이 있으면 도움이 될 것입니다. NS.마지막으로 제곱근은 평균에서 가져옵니다. 편차는 평균화하기 전에 제곱된 상태로 유지되기 때문에 일부 RMSE 유형은 비교적 좋은 가중치를 제공하여 큰 오류를 일으킵니다. 이것은 일반적으로 RMSE가 충분한 오류가 분명히 바람직하지 않을 때 가장 유용하다는 것을 의미합니다. MAE 및 RMSE는 0에서 까지입니다.

NS.

통계에서 읽기 제곱 오차(MSE)는 실제 추정값인 두 값의 차이의 제곱에 해당하는 평균으로 정의됩니다.

개선 사항을 이해하기 위해 1년 동안 매장의 아이스크림 이미지에 대한 현재 및 예상 수요의 예를 살펴보겠습니다. 무대에 오르기 전

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개월 유효

<수요 테이블 수요 예측 오차 제곱 오차 1 마흔이 44 -2 약간 2 사십 46 -1 2 3 사십 아홉 48 하나의 특정 1 아홉 55

< td> 50 커플 25 3 57 57 2 4 6 60

< td> 62 0 2 7 58 64 -2 7 8 55 60 – 2단계 4 54 53 특정 1 열 50 일흔이 2

< td> 4 11 44 44 2 3 12 52

< td> 38 쌍 4 금액 56

1. 예측된 값은 정확한 값보다 많을수록 작을 수 있으므로 차이의 단순량은 0이 될 수 있습니다. 이것은 예측이 정확하다는 오해로 이어집니다.
2. 우리 중 일부는 큰 제곱을 취하기 때문에 모든 오류는 안전하고 평균은 양의 값으로 판명되었습니다. 평균이 낮을수록 예측이 최종에 더 가깝다는 것을 나타냅니다.
3. 위의 예에서 모든 오류는 대부분 0에서 2단계까지의 범위에 있으며 5인 제곱이 추가되는 1에 불과합니다. 그리고 그 독특하고 높은 품질의 콘텐츠는 더 높은 평균으로 이어집니다. 따라서 MSE는 종종 큰 편차 또는 이상값의 영향을 받는 것으로 간주됩니다.

이 점수는 예측이 실제 값에 얼마나 엄격한지를 나타낼 수 있으므로 문제는 데이터 과학에서 모델을 연구하기 위한 척도로 사용될 수 있습니다.

모델 평가의 척도로서의 MSE

지도 학습에서 각 데이터 세트는 종속 또는 객관적 기준과 프리랜스 변수로 구성됩니다. 모델을 사용하여 독립적인 문제를 구성하고 종속 또는 대상 변수를 예측합니다. 종속 변수가 숫자일 가능성이 있는 경우 회귀 모델을 사용하여 추정합니다. 이 경우 MSE를 사용하여 각 모델을 평가합니다.

선형 회귀 , 우리는 광범위한 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 라인을 찾을 수 있습니다. 많은 줄에서 응용 프로그램 데이터 전송 사용 지점을 설명할 수 있지만 어떤 줄에서 MSE에서 가장 잘 찾을 수 있는지 설명합니다.

위의 메인 사진은 모두 선을 중심으로 예측 포인트가 관찰되고, 실제 매매가는 작은 원으로 표현됩니다. 예측 오차는 항목 데이터와 적합선 내부의 거리로 보고될 가능성이 높은 것으로 간주됩니다. 의심할 여지 없이 선에 대한 MSE는 모든 임상 테스트 및 연구의 제곱합과 관련된 평균입니다. 하나의 데이터 세트에 대해 가능한 모든 행에 대해 가장 작거나 가장 작은 MSE를 제공하는 행이 가장 좋은 것으로 간주됩니다.

데이터 문제 없이 지정된 데이터 세트의 경우 상수, 예를 들어 N입니다. SSE1, SSE2, • SSEn은 제곱 오차를 나타냅니다. 각 라인에 대한 MSE – SSE1 / N, SSE2 / N, …, SSEn / N

따라서 MSE가 가장 낮은 이 행에 대해 최소 제곱합은 말 그대로 사실입니다. 너무 많은 연결된 최적합 알고리즘이 오차 제곱의 실제 합을 사용하여 분할 선형 회귀를 결정합니다.

단위 오차를 제곱한 것으로 간주하기 때문에 단위 MSE의 차수가 오차보다 너무 큽니다. 동일한 치료 순서를 얻으려면 항상 MSE의 제곱근을 사용합니다. 이를 RMSE(Root Mean Pillow Error)라고 합니다.

이 메트릭은 이제 모델 응답에 대한 메트릭으로 너무 많이 사용됩니다. MAE, R2와 같은 다른 측정값이 있으므로 회귀 모델을 평가하는 데 사용됩니다. 모두가 MSE 및 RMSE와 어떻게 비교되는지 확인하십시오.

평균 절대 오차(MAE)는 확실히 금전적 측면에서 실제 값과 예상 값의 절대 차이입니다.

R2 또는 R은 제곱된 결정의 중요한 계수였습니다. 이것은 합계 분산 모델당 분산에 대한 완전한 설명일 뿐입니다.

사이에 직접 있음 민감하고 가장 심각한 실수를 모두 처벌합니다.

MSE 또는 RSME	MAE	R2
새로운 제곱 오차 기준	종료 오차 값 기준	실제 값과 값 사이의 관계 기준
예측 값 값은 0과	가장 큰 불편과 사소한 불편을 모두 처리합니다. 이상치 감도	이상 감도
작은 값은 더 나은 모델을 나타냅니다.	일반적으로 작은 모델 값	1에 가까울수록 더 나은 값은 추가 경쟁 모델을 나타냅니다.

RSME는 항상 MAE보다 크거나 같을 수 있습니다(RSME> = MAE). 그들 사이의 큰 차이는 그룹에서 소비자 오류의 이러한 큰 차이를 나타냅니다.

R 및 파이썬 함수 안내. 선호하는 측정값은 주요 데이터 세트와 해결 중인 특정 문제에 따라 다릅니다. 그들이 모든 실수를 같은 방식으로 처리하게 하려면 MAE a가 가장 좋은 척도입니다. 더 큰 오류에 더 많은 가중치를 부여하려면 MSE/RMSE를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.

결론

MSE는 유정 보고서 또는 예측이 있는 위치를 테스트하는 데 사용되며 실제 가치를 제공합니다. MSE가 낮을수록 돌출에 더 가깝습니다. 이것은 모델을 평가하기 위한 통계로 사용됩니까? 기계 학습 – 분류 모델 / “> 차원 모델 회귀 모델의 평가와 실제 가치가 낮을수록 더 적합함을 나타냅니다.

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Troubleshooting And Correcting The Root Mean Square Error Area
Risoluzione Dei Problemi In Aggiunta , Correzione Dell’area Di Errore Quadratico Medio
Rozwiązywanie Problemów Lub Korygowanie Obszaru Błędu średniokwadratowego
Felsökning Och Korrigering Av Det Faktiska Medelkvadratfelområdet
Problemen Oplossen En Corrigeren Van Het Wortel Noodzakelijk Kwadraat Foutgebied
Fehlerbehebung Und Korrektur Des Mittleren Quadratischen Fehlerbereichs
Устранение неполадок и исправление корня означает квадратную область ошибки
Dépannage Et Correction De La Zone D’erreur Quadratique Moyenne De Base
Solución De Problemas Y Corrección Del área De Error Cuadrático Medio De Las Raíces
Solução De Problemas, Além Da Correção Da área De Erro Quadrático Médio Da Raiz

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