Questions marquées «rms»

RMS signifie «root-mean-square» est une mesure de la taille typique d'une quantité variable. Il se produit sous la forme d'écart type n-dénominateur (l'écart RMS par rapport à la moyenne)

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Erreur absolue moyenne OU erreur quadratique moyenne?

Pourquoi utiliser l'erreur quadratique moyenne (RMSE) au lieu de l'erreur absolue moyenne (MAE)? salut J'ai étudié l'erreur générée dans un calcul - j'avais initialement calculé l'erreur en tant qu'erreur quadratique moyenne normalisée racine. En regardant de plus près, je vois les effets de la...

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Comment interpréter les mesures d'erreur?

J'utilise la classification dans Weka pour un certain ensemble de données et j'ai remarqué que si j'essaie de prédire une valeur nominale, la sortie affiche spécifiquement les valeurs prédites correctement et incorrectement. Cependant, je l’utilise maintenant pour un attribut numérique et le...

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RMSE vs écart-type de la population

RMSE (erreur quadratique moyenne) et SD (écart-type) ont des formules similaires. Ce lien dit La seule différence est que vous divisez par et non par puisque vous ne soustrayez pas la moyenne de l'échantillon ici. Le RMSE correspondrait alors à . Par conséquent, la population RMSE est et vous...

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RMSE normalisé

J'ai plusieurs séries chronologiques dans un VAR (1) et, comme certaines d'entre elles n'ont pas la même unité de mesure, je voudrais estimer le RMSE en pourcentage. Je sais que cela pourrait se faire de plusieurs manières (voir ci-dessous) mais je ne sais pas précisément quelle est celle qui...

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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement

Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...