rms पर टैग किए गए जवाब

मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) के बजाय रूट मीन स्क्वायर्ड एरर (RMSE) का उपयोग क्यों करें ?? नमस्ते मैं एक गणना में उत्पन्न त्रुटि की जाँच कर रहा हूँ - मैंने शुरू में इस त्रुटि की गणना रूट रूट सामान्यीकृत चुकता त्रुटि के रूप में की थी। थोड़ा करीब से देखने …

58 least-squares  mean  rms  mae 

मैं एक निश्चित डेटासेट के लिए वीका में वर्गीकृत कर रहा हूं और मैंने देखा है कि अगर मैं नाममात्र मूल्य की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं तो आउटपुट विशेष रूप से सही और गलत तरीके से अनुमानित मूल्यों को दिखाता है। हालाँकि, अब मैं इसे संख्यात्मक विशेषता …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

मान लीजिए कि मेरे पास एक मॉडल है जो मुझे अनुमानित मूल्य देता है। मैं उन मूल्यों के आरएमएसई की गणना करता हूं। और फिर वास्तविक मूल्यों का मानक विचलन। क्या उन दो मूल्यों (संस्करण) की तुलना करने का कोई मतलब है? मुझे क्या लगता है, अगर आरएमएसई और मानक …

21 standard-deviation  standard-error  rms 

से पूर्वानुमान: सिद्धांत और व्यवहार रोब जम्मू Hyndman और जॉर्ज Athanasopoulos द्वारा पाठ्यपुस्तक , विशेष रूप से सटीकता माप पर अनुभाग : एक पूर्वानुमान विधि जो MAE को न्यूनतम करती है, माध्यिका के पूर्वानुमान को जन्म देगी, जबकि RMSE को कम करने से माध्य के पूर्वानुमान को बढ़ावा मिलेगा। क्या …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

मैं ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए क्रॉस-वैलिडेशन को समझने की कोशिश कर रहा हूं। खेल का उद्देश्य एक विश्लेषण में इस्तेमाल किए गए मॉडल को मान्य करना है ... मैं पहले एक खिलौना डेटा सेट का निर्माण करता हूं: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

मेरे पास विभिन्न लॉजिस्टिक मॉडल की तुलना करने के लिए RMSE (रूट मीन स्क्वेयर एरर) का उपयोग करने की वैधता के बारे में एक प्रश्न है। प्रतिक्रिया 0या तो है 1और भविष्यवाणियों के बीच संभावनाएं हैं 0- 1? क्या नीचे दिया गया तरीका द्विआधारी प्रतिक्रियाओं के साथ भी मान्य है? …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

मैं आरएमएसई, , एमएई, एमएसई, आदि जैसे क्रॉस सत्यापन और त्रुटि मेट्रिक्स की गणना कर रहा हूं ।R2R2R^2 क्या RMSE और MAE का समान मूल्य हो सकता है?

9 cross-validation  rms  mae 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty