Что может быть при вычислении квадрата ошибки и как это исправить

Содержание:

• Определение MSE
• Критерий MSE

Определение среднеквадратичной ошибки

Среднеквадратичная ошибка (MSE) позволяет людям внимательно увидеть, как выглядит линия регрессии для ряда точек. Фактически он делает это, беря расстояния от каждой из этих точек на линии регрессии (эти километры были бы «ошибками») и возводя их в квадрат. Squareit необходим, чтобы помочь вам убрать все негативные признаки. Кроме того, определенно есть больший вес для поддержки больших различий. Это действительно называется квадратной ошибкой, когда вы берете среднее значение серии ошибок. Чем ниже эта удивительная MSE, тем лучше прогноз.

Посмотрите видео онлайн, чтобы увидеть рабочий пример с обзором:

Не можете найти клип? Кликните сюда.

Пример среднего квадрата

Формула ошибки MSE = (1 – n) * Î £ (факт – прогноз) ^{во-вторых}
Где:

• n означает количество связанных элементов,
• Î £ = краткое обозначение,
• Is = исходное или наблюдаемое значение y,
• Прогноз означает y-значение регрессии.

Общие шаги для вычисления MSE из выделенных значений X и Y:

1. Найдите эту линию регрессии.
2. Вставьте значения X в уравнение линейной регрессии, чтобы успешно найти новые значения Y (Y ‘).
3. Вычтите новое значение Y из традиционного значения, чтобы получить отличную ошибку.
4. Исправьте ошибки.
5. Добавьте краткий обзор (ошибка £ в формуле как запись о сумме).
6. Найдите среднее значение.

Пример задачи: найдите наиболее важную MSE для употребляющего предложения с (43,41), значениями: (44,45), (45,49), (46,47), (47,44).

Шаг 6. Найдите линию регрессии. Я использовал этот метод в Интернете, и калькулятор получил ряд регрессии ymca = 9,2 + 0,8x.

Шаг Найдите новые значения Y ‘:

• 9,2 + 0,8 (43) соответствует 43,6.
• 9,2 + 0,8 (44) = 44,4
• 9,2 + 0,8 (45) = 45,2
• 9,2 + 0,8 (46) соответствует 46
• 9,2 + 0,8 (47) = 46,8

Найдите другой шаг: ошибка (Y – Y):

• 41–43,6 означает -2,6
• 45–44,4 = 0,6
• 49–45,2 = 3,8
• 47 46 совпадает с 1
• 44 46-8 = -2,8

Шаг d: ошибки прямоугольника:

• -2 шестой ^{несколько из} = 6,76
• 0,6 ² метода 0,36
• 3,8 ² означает 14,44
• 1 ² = 10
• -2,8 ² = 7,84

Вот результаты:

Пошаговые приемы. Сложите все виды ошибок в parc: 6,76 + 0,36 + 14,44 + шаг 1 + 7,84 равно 30,4.

Шаг 6. Найдите среднюю среднюю погрешность:
30,4 и 5 = 6,08.

О чем вам говорит среднеквадратическая ошибка?

Чем меньше квадратичная ошибка, тем больше вы получите наилучшую линию. В зависимости от ваших данных может быть сложно получить очень маленькое значение для средней квадратичной ошибки. Например, приведенные выше данные, несомненно, сильно разбросаны по его линии регрессии, что означает, что 6,08 является таким же идеальным, как и он (и переходит в наиболее подходящую линию в случае помощи). Обратите внимание, почему я использовал онлайн-калькулятор для записи линии регрессии; где MSE действительно пригодится, это когда вы найдете все уравнения регрессии в руке: вы можете попробовать множество уравнений, и то, которое дает вам наиболее конкурентоспособную MSE, будет лучшей строкой для наилучшего соответствия. Критерий

Иногда

точную модель или даже оценщик необходимо «оптимизировать», чтобы получить наилучшую возможную модель или, возможно, оценщик. Критерий MSE представляет собой компромисс между привычкой (квадратичной) и дисперсией и определяется как:

«T обычно является минимальным классом [mse] только для MSE (T, θ)» ‰ ¤ MSE (T ‘θ), где T’ – альтернативный коэффициент усиления Î (Panic) ». < / p>

Ссылки:
Майкл Паник: эндокринные проявления системных аутоиммунных заболеваний.

————————————————– —————————————-

Нужна помощь с домашнее задание или вопросы Есть вопрос? Chegg Study, вы можете предоставить пошаговые ответы на ваши вопросы от впечатляющих инструкторов в этой области. Ваши первые 30 бесплатных минимумов с Chegg Tutor бесплатны!

комментарии? Хотите в сообщении исправить? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook.