Perguntas com a marcação «mse»

MSE significa erro quadrático médio. É uma medida do desempenho de uma estimativa ou previsão, igual à diferença quadrática média entre os valores observados e os valores estimados / previstos.

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Como interpretar medidas de erro?

Estou executando o classify no Weka para um determinado conjunto de dados e notei que, se estou tentando prever um valor nominal, a saída mostra especificamente os valores previstos correta e incorretamente. No entanto, agora estou executando-o para um atributo numérico e a saída é: Correlation...

machine-learning error weka mse rms
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Erro médio quadrático e soma dos quadrados residuais

Olhando para as definições da Wikipedia de: Erro médio quadrático (MSE) Soma residual de quadrados (RSS) Parece-me que MSE = 1NRSS = 1NΣ ( fEu- yEu)2MSE=1 1NRSS=1 1N∑(fEu-yEu)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 onde é o número de amostras e é a nossa...

residuals mse
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R: Floresta aleatória lançando NaN / Inf em erro de "chamada de função externa", apesar de nenhum NaN no conjunto de dados [fechado]

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
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Função de perda para autoencoders

Estou experimentando um pouco de auto-codificadores e, com o tensorflow, criei um modelo que tenta reconstruir o conjunto de dados MNIST. Minha rede é muito simples: X, e1, e2, d1, Y, onde e1 e e2 são camadas de codificação, d2 e Y são camadas de decodificação (e Y é a saída reconstruída). X tem...

mse autoencoders tensorflow cross-entropy
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RMSE normalizado

Eu tenho várias séries temporais em um VAR (1) e, como algumas delas não têm a mesma unidade de medida, eu gostaria de estimar o RMSE em porcentagem. Sei que isso poderia ser feito de várias maneiras (veja abaixo), mas não sei exatamente qual é a que melhor se adapta a um problema de avaliação de...

time-series mse rms
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Erro médio quadrático ou erro quadrático médio

Como um falante de inglês não nativo, fiquei pensando qual expressão quadrada ou quadrada eu deveria usar. Por exemplo, em média quadrada de erro ou média quadrado erro. Segundo a Internet, parece que ambas as formas são usadas indistintamente. Uma expressão é mais quadrada que a...

terminology mse
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Teorema de Gauss-Markov: AZUL e OLS

Estou lendo o teorema de Guass-Markov na wikipedia e esperava que alguém pudesse me ajudar a descobrir o ponto principal do teorema. Assumimos um modelo linear, em forma de matriz, é dado por: e nós estamos olhando para o azul, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acordo com...

regression least-squares mse blue
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka