Perguntas com a marcação «rms»

Por que usar o erro médio quadrático da raiz (RMSE) em vez do erro absoluto médio (MAE)? Oi Estive investigando o erro gerado em um cálculo - inicialmente calculei o erro como um erro quadrático normalizado médio da raiz. Olhando um pouco mais de perto, vejo que os efeitos de …

59 least-squares  mean  rms  mae 

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 coefficient 0.3305 Mean absolute …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

Digamos que eu tenho um modelo que me fornece valores projetados. Eu calculo o RMSE desses valores. E então o desvio padrão dos valores reais. Faz algum sentido comparar esses dois valores (variações)? O que eu acho é que, se o RMSE e o desvio padrão forem semelhantes / iguais, …

21 standard-deviation  standard-error  rms 

No livro de previsão: Princípios e práticas de Rob J Hyndman e George Athanasopoulos , especificamente a seção sobre medição de precisão : Um método de previsão que minimize o MAE levará a previsões da mediana, enquanto a minimização do RMSE levará a previsões da média Alguém pode dar uma …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Estou tentando entender a validação cruzada para regressão logística ordinal. O objetivo do jogo é validar o modelo usado em uma análise ... Primeiro construo um conjunto de dados de brinquedo: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

RMSE (erro médio quadrático da raiz) e SD (desvio padrão) têm fórmulas semelhantes. Este link diz A única diferença é que você divide por e não pois não está subtraindo a média da amostra aqui. O RMSE corresponderia a . Portanto, a população RMSE é e você deseja um IC …

11 standard-deviation  rms 

Tenho uma pergunta sobre a validade do uso do RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. A resposta é ou 0ou 1e as previsões são probabilidades entre 0- 1? A maneira aplicada abaixo também é válida com as respostas binárias? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

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 …

10 time-series  mse  rms 

Estou implementando validação cruzada e calculando métricas de erro como RMSE, , MAE, MSE, etc.R2R2R^2 RMSE e MAE podem ter o mesmo valor?

9 cross-validation  rms  mae 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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 

Pesquisei o pacote de mouses e ainda não descobri uma maneira de usar as várias imputações para criar um modelo de Cox e validá-lo com a função do pacote rmsvalidate() . Aqui está um código de amostra do que tenho até agora, usando o conjunto de dados veteran: library(rms) library(survival) …

8 r  survival  cox-model  data-imputation  rms