প্রশ্ন ট্যাগ «rms»

কেন মিনিট অ্যাবসুলিউট ত্রুটি (এমএই) এর পরিবর্তে রুট মিন স্কোয়ার্ড ত্রুটি (আরএমএসই) ব্যবহার করবেন ?? ওহে আমি একটি গণনায় উত্পন্ন ত্রুটিটি তদন্ত করছি - আমি প্রাথমিকভাবে ত্রুটিটিকে রুট মিন নরমালাইজড স্কোয়ার ত্রুটি হিসাবে গণনা করি। কিছুটা কাছ থেকে তাকালে আমি দেখতে পাচ্ছি যে ত্রুটিটিকে স্কোয়ার করার প্রভাবগুলি অজানা আউটলেটারের দিকে …

58 least-squares  mean  rms  mae 

আমি একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য ওয়েকার মধ্যে শ্রেণিবদ্ধ করছি I've তবে, এখন আমি এটি একটি সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের জন্য চালাচ্ছি এবং আউটপুটটি হ'ল: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % Total Number of Instances 36441 …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

ধরা যাক আমার কাছে এমন একটি মডেল রয়েছে যা আমাকে অনুমানকৃত মান দেয়। আমি সেই মানগুলির আরএমএসই গণনা করি। এবং তারপরে প্রকৃত মানগুলির প্রমিত বিচ্যুতি। এই দুটি মান (রূপগুলি) তুলনা করার কি কোনও ধারণা আছে? আমি যা মনে করি তা হল, আরএমএসই এবং মানক বিচ্যুতি যদি একই / একই হয় …

21 standard-deviation  standard-error  rms 

পূর্বাভাস থেকে : রব জে হ্যান্ডম্যান এবং জর্জ অ্যাথানাসোপ্লোসের রচিত নীতি ও অনুশীলন পাঠ্যপুস্তক , বিশেষত নির্ভুলতার পরিমাপের বিভাগ : একটি পূর্বাভাস পদ্ধতি যা এমএইকে হ্রাস করে মধ্যকের পূর্বাভাসের দিকে পরিচালিত করবে, আর আরএমএসইকে হ্রাস করার সাথে সাথে এর পূর্বাভাসের দিকে নিয়ে যাবে এমএই হ্রাস করার কারণে কেন মধ্যস্বত্বের পূর্বাভাস …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

আমি অর্ডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য ক্রস-বৈধতা বোঝার চেষ্টা করছি। গেমটির লক্ষ্য হ'ল একটি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মডেলটিকে বৈধতা দেওয়া ... আমি প্রথমে খেলনা ডেটা সেট তৈরি করি: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

বিভিন্ন লজিস্টিক মডেলের তুলনা করতে আরএমএসই (রুট মিন স্কোয়ার্ড ত্রুটি) ব্যবহারের বৈধতা সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। প্রতিক্রিয়া হয় 0বা হয় 1এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মধ্যে সম্ভাব্যতা 0- 1? বাইনারি প্রতিক্রিয়া সঙ্গে নীচে প্রয়োগ উপায় বৈধ? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

আমি ক্রস বৈধকরণ বাস্তবায়ন করছি এবং আরএমএসই, , এমএই , এমএসই ইত্যাদির মতো ত্রুটি মেট্রিকগুলি গণনা করছিR2R2R^2 আরএমএসই এবং এমএই এর একই মান থাকতে পারে?

9 cross-validation  rms  mae 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

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