Questions marquées «mse»

MSE signifie erreur quadratique moyenne. Il s'agit d'une mesure de la performance d'une estimation ou d'une prédiction, égale à la différence quadratique moyenne entre les valeurs observées et les valeurs estimées / prédites.

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Des exemples où la méthode des moments peut battre le maximum de vraisemblance dans de petits échantillons?
Les estimateurs de maximum de vraisemblance (MLE) sont asymptotiquement efficaces; nous constatons le résultat pratique dans la mesure où elles donnent souvent de meilleurs résultats que les estimations fondées sur la méthode des moments (MoM) (lorsqu'elles diffèrent), même pour des échantillons de petite taille Ici, "mieux que" signifie "en général", …
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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 résultat est le suivant: Correlation coefficient 0.3305 Mean …
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Erreur quadratique moyenne et somme résiduelle des carrés
En regardant les définitions Wikipedia de: Erreur quadratique moyenne (MSE) Somme résiduelle des carrés (RSS) Il me semble que MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 où est le nombre d'échantillons et est notre estimation de .NNNfifif_iyiyiy_i Cependant, aucun des articles de Wikipédia ne mentionne cette relation. Pourquoi? …
31 residuals  mse 
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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon croisée …
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 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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Pourquoi utiliser une certaine mesure d'erreur de prévision (par exemple MAD) par opposition à une autre (par exemple MSE)?
MAD = écart absolu moyen MSE = erreur quadratique moyenne J'ai vu des suggestions de divers endroits selon lesquelles MSE est utilisé malgré certaines qualités indésirables (par exemple http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , qui déclare en p8 "On pense généralement que MAD est un meilleur critère que MSE. Cependant, mathématiquement, MSE est plus …
15 forecasting  error  mse  mae 
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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 correspond …
10 time-series  mse  rms 
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Théorème de Gauss-Markov: BLEU et OLS
Je lis sur le théorème de Guass-Markov sur wikipedia , et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider à comprendre le point principal du théorème. Nous supposons qu'un modèle linéaire, sous forme de matrice, est donné par: et nous recherchons le BLEU, .βy= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Conformément …
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Erreur quadratique moyenne ou erreur quadratique moyenne
En tant que locuteur anglais non natif, je me demandais quelle expression carrée ou carrée je devais utiliser. Par exemple , en moyenne carrée erreur ou moyenne au carré erreur. Selon Internet, il semble que les deux formes soient utilisées de manière indistincte. Une expression est-elle plus carrée que l'autre?
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