Публикации по теме 'mse'
Что такое MSE (среднеквадратичная ошибка) в машинном обучении
Представьте, что у вас есть друг, который любит играть в дартс. Они бросают дротики в цель, и вы хотите знать, насколько хорошо они попадают в яблочко. Чем ближе их дротики приземляются к центру, тем лучше они.
MSE — это способ измерить, насколько хорошо ваш друг попадает в центр мишени своими дротиками. Он берет все расстояния между местом приземления каждого дротика и центром мишени, возводит эти расстояния в квадрат, суммирует их, а затем делит на количество дротиков.
Итак, если..
Применение матрицы путаницы
Матрица путаницы — это фундаментальный инструмент машинного обучения для оценки эффективности моделей классификации. Это помогает нам понять, насколько хорошо модель делает прогнозы для разных классов (категорий) данных. Вот несколько важных применений матрицы путаницы в машинном обучении:
Оценка модели: матрица путаницы позволяет нам рассчитать различные показатели производительности, такие как точность, прецизионность, отзыв (чувствительность), специфичность и показатель F1,..
Почему MSE или RMSE не являются хорошими показателями для регрессии? Все о R² и скорректированном R²
В машинном обучении есть серьезная проблема, даже если вы получите хороший результат, как вы узнаете, что это хороший результат? Мы будем изучать метрики, используемые для оценки проблем регрессии.
Эта статья поможет вам ответить на следующие вопросы?
Каковы хорошие показатели для регрессионной оценки? Почему использование MSE и RMSE не является хорошей идеей для метрик оценки регрессии? Почему скорректированный R² предпочтительнее R²?
Почему использование MSE или RMSE не..
Линейная модель
Давайте просто возьмем пример:
X — входной массив с [x1, x2…xn]. Любой элемент в X представлен xi.
y — выходные метки для каждого xi.
нам нужно найти параметр W , который неизвестен. Начнем со случайных назначений W.
Функция потерь определяется как разница между выходной меткой (y_pred) и истинной меткой (yi - при любом индексе i).
Нам нужно скорректировать значение W, чтобы минимизировать потери.
Возьмем пример:
Xs =[1,2,3] y = [4,5,6] #w = unknown — можно попробовать..
давай создадим свой собственный Netflix
В этой статье я обсуждал требования к технологии Netflix, YouTube или платформы потокового видео и аудио и основные функции (не требования AWS, Azure или других облачных провайдеров) о том, как вы можете создать приложение Netflix, которое будет работать на полную мощность. и эффективен с меньшими ресурсами.
ДАВАЙТЕ СДЕЛАТЬ NETFLIX
ВВЕДЕНИЕ В СТРИМОВЫЕ СМИ
Чтобы создать Netflix, вам понадобится видео! Конечно, вам понадобится видео : P
Но это видео не будет. mp4 , только..
Вопросы по теме 'mse'
Альтернатива для МСЭ
Я нашел MSE (Managed Service Engine) очень сложным и медленным в использовании. Microsoft больше не прилагает никаких усилий для MSE. В любом случае, этот проект никогда не поддерживался. Какая лучшая альтернатива MSE?
405 просмотров
schedule
29.10.2022
Ошибка обучения и ошибка проверки в нейронной сети с несколькими выходами
Я разрабатываю программу для изучения нейронных сетей, теперь я понимаю различия (я думаю) в разделении набора данных на 3 набора (обучение, проверка и тестирование). Мои сети могут иметь только один выход или несколько выходов, в зависимости от...
4476 просмотров
schedule
28.03.2023
Как рассчитать нормализованную среднеквадратичную ошибку (NMSE) и зачем ее использовать?
Мне сказали, что мне нужно нормализовать мою MSE для моей диссертации, связанной с нейронными сетями.
Уравнения для NMSE кажутся немногочисленными и далекими друг от друга. У меня есть следующее и я хочу подтвердить это, если это возможно:...
5313 просмотров
schedule
14.12.2022
Постройте MSE по эпохам, когда функция потерь является настраиваемой функцией
Я использую настраиваемую функцию потерь и хотел бы построить MSE в эпохах (я использую библиотеку Keras). Это код, который я использую для настройки своей нейронной сети и сохранения истории.
model.compile(loss =new_loss2, metrics=['mse'],...
1278 просмотров
schedule
04.09.2022
Как рассчитать критерии MSE в RandomForestRegression?
Теперь я использую RandomForestRegressor из sklearn.ensemble для анализа набора данных и выбираю «mse» в качестве функции для измерения качества разделения. Но мне не совсем понятно, как рассчитывается mse. Может ли кто-нибудь объяснить мне это...
494 просмотров
schedule
15.03.2024
Вычисление среднеквадратичной ошибки возвращает y_true и y_pred с разным числом выходных данных (1!=10)
Я действительно новичок в глубоком обучении. Я хочу выполнить задачу, которая требует: оценить модель на данных испытаний и вычислить среднеквадратичную ошибку между прогнозируемой прочностью бетона и фактической прочностью бетона. Вы можете...
3103 просмотров
schedule
31.07.2022
(pytorch / mse) Как изменить форму тензора?
Определение проблемы:
Я должен использовать функцию MSELoss , чтобы определить потерю для проблемы классификации. Поэтому он постоянно сообщает об ошибке, касающейся формы тензора.
Полное сообщение об ошибке:
torch.Size ([32, 10])...
1041 просмотров
schedule
19.01.2023
TypeError: Singleton array array(0.9385441, dtype=float32) не может › считаться допустимой коллекцией
Я хочу рассчитать mse, но когда я запускаю следующие коды, я получаю сообщение об ошибке.
train, test, X_train, X_test, y_train, y_test = prepare_data(hist, target_col, window_len=window_len, zero_base=zero_base, test_size=test_size)
model =...
124 просмотров
schedule
01.12.2023
Расчетная среднеквадратическая ошибка с кадром данных остатков с группировкой в dplyr
Итак, у меня есть кадр данных остатков как таковой:
ID A B C D
1 .2 23.3 2.3 4.32
2 2.3 2.4 0 1
3 23.3 1.3 23 3.44
2 34.2 33 56.5 76.5
1 0.3 76.4 3.2 78.5
*Существует около 200 переменных
Как бы я...
141 просмотров
schedule
22.06.2022
MSE, правильно ли использовать оценку с немасштабированными данными в Tensorflow Keras?
Предположим, у вас есть числовые данные временных рядов, и вам удалось разделить их следующим образом:
X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test.
и вы правильно масштабировали все, что в итоге получилось:
X_train_scaled,...
65 просмотров
schedule
26.01.2024
Вычислите среднеквадратичную ошибку в конце каждой итерации и постройте ее в Matlab.
У меня есть набор данных для классификации с использованием правила обучения персептрона. я рассчитал матрицу весов, но не знаю, как построить MSE. {????1 = [ 1 1 ],????1 = [ 0 0 ]}, {????2 = [ 1 2 ],????2 = [ 0 0 ]}, { ????3 = [ 2 −1 ],????3 = [ 0...
35 просмотров
schedule
27.06.2023
