Questions tagged «rms»

为什么要使用均方根误差（RMSE）而不是均方根绝对误差（MAE）？ 你好 我一直在研究在计算中产生的误差-我最初将误差计算为均方根标准化平方误差。 仔细观察，我发现平方误差的效果比较小的误差赋予更大的权重，将误差估计偏向奇异的异常值。回想起来，这是显而易见的。 所以我的问题是-在什么情况下，均方根误差比平均绝对误差更适合度量误差？后者对我来说似乎更合适，或者我缺少什么？ 为了说明这一点，我在下面附加了一个示例： 散点图显示了两个具有良好相关性的变量， 右边的两个直方图使用标准化的RMSE（顶部）和MAE（底部）绘制了Y（观察到的）和Y（预测的）之间的误差。 该数据没有明显的异常值，MAE的误差低于RMSE。除了使用MAE之外，是否有任何一种合理的方法来使用一种误差度量来代替另一种误差度量？

58 least-squares  mean  rms  mae 

我正在Weka中为某个数据集运行分类，并且我注意到，如果我试图预测标称值，则输出将具体显示正确和错误地预测的值。但是，现在我为数字属性运行它，输出为： Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % Total Number of Instances 36441 我该怎么解释？我已经尝试过搜索每个概念，但由于统计数据完全不在我的专业领域，因此我不太了解。就统计而言，我将非常感谢ELI5类型的答案。

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

假设我有一个模型，可以为我提供预测值。我计算这些值的RMSE。然后是实际值的标准偏差。 比较这两个值（方差）是否有意义？我的想法是，如果RMSE和标准偏差相似/相同，那么我模型的误差/方差与实际发生的情况相同。但是，如果比较这些值甚至没有意义，那么这个结论可能是错误的。如果我的想法是正确的，那么这是否意味着该模型就足够好了，因为它不能归因于造成差异的原因是什么？我认为最后一部分可能是错误的，或者至少需要更多信息来回答。

21 standard-deviation  standard-error  rms 

摘自Rob J Hyndman和George Athanasopoulos的《预测：原理和实践》教科书，特别是准确性测量部分： 最小化MAE的预测方法将导致对中位数的预测，而最小化RMSE则将导致对均值的预测 有人可以对为什么将MAE最小化导致预测中位数而不是均值给出直观的解释吗？在实践中这意味着什么？ 我问一个客户：“对于您来说，使平均预测更准确或避免非常不准确的预测对您而言，更重要的是什么？” 他说，使均值预测更准确具有更高的优先级。因此，在这种情况下，我应该使用MAE还是RMSE？在阅读此引文之前，我相信MAE在这种情况下会更好。现在我怀疑。

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

我正在尝试了解有序逻辑回归的交叉验证。游戏的目的是验证分析中使用的模型。 我首先构造一个玩具数据集： set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- -x1+2*x2+x3 # P( y ≤ i ) is given by logit^{-1} ( a[i]+x ) p <- outer(a,x, function(a,x) 1/(1+exp(-a-x)) ) # computing the …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

我对使用RMSE（均方根误差）比较不同逻辑模型的有效性存在疑问。响应为0或1，并且预测为0- 之间的概率1。 以下应用的方式对二进制响应也有效吗？ # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A <- predict(cvfit, newx = x, s = "lambda.min", type = "response") RMSE1 <- mean((y - A)^2) # 0.05816881 # glm mydata <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv") mydata$rank <- factor(mydata$rank) mylogit <- glm(admit ~ …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

我正在实施交叉验证并计算错误度量标准，例如RMSE，R2R2R^2，MAE，MSE等。 RMSE和MAE可以具有相同的值吗？

9 cross-validation  rms  mae 

示例：我的职位描述中有一句话：“英国Java高级工程师”。 我想使用深度学习模型将其预测为2类：English 和IT jobs。如果我使用传统的分类模型，则只能预测softmax最后一层具有功能的标签。因此，我可以使用2个模型神经网络来预测两个类别的“是” /“否”，但是如果我们有更多类别，那就太贵了。那么，我们是否有任何深度学习或机器学习模型可以同时预测2个或更多类别？ “编辑”：使用传统方法使用3个标签，它将由[1,0,0]编码，但在我的情况下，它将由[1,1,0]或[1,1,1]编码 示例：如果我们有3个标签，并且所有这些标签都适合一个句子。因此，如果softmax函数的输出为[0.45，0.35，0.2]，我们应该将其分类为3个标签或2个标签，或者可以是一个？我们这样做的主要问题是：分类为1个，2个或3个标签的最佳阈值是多少？

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