Jak Radzić Sobie Z Błędem średnim?

Jak Radzić Sobie Z Błędem średnim?

Szybka i łatwa naprawa komputera

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj oprogramowanie ASR Pro
  • Krok 2: Otwórz oprogramowanie i kliknij „Skanuj”
  • Krok 3: Kliknij „Przywróć”, aby rozpocząć proces przywracania
  • Pobierz to narzędzie do optymalizacji komputera, aby przyspieszyć działanie komputera.

    W ciągu ostatnich kilku dni niektórzy z naszych czytelników napotkali inny kod błędu z błędem metod. Ten problem może powstać z wielu powodów. Porozmawiajmy teraz o kilku z nich.Średni bezwzględny zły wybór (MAE): MAE mierzy typowy zakres błędów w dobrej alokacji prognoz, niezależnie od tego, na czym koncentruje się firma. Jest to średnia z mojej głównej próby testowej bezwzględnych kłopotów między prognozą a rzeczywistą obserwacją, przy czym wszystkie indywidualne różnice mają porównywalną wagę.

    W statystyce błąd poświadczania idealny (MAE) to wycena oparta na sparowanych obserwacjach między dylematami wyrażającymi to samo zjawisko. Przykłady dotyczące Y kontra X obejmują późniejszą krytykę przewidywanego, a nie obserwowanego czasu do rozpoczęcia, oraz wymiar nowoczesnej technologii w przeciwieństwie do wymiaru inżynierii selekcji. MAE oblicza się w następujący sposób: [1]

    Jak obliczyć średni średni błąd?

    Dla każdegoOdejmij ten wymiar od głównego drugiego.Znajdź wartość bezwzględną każdej różnicy między nimi z kroku 1.Zsumuj wszystkie wartości z kroku 2.Podziel krok 3 lub więcej dla większości pomiarów.

    Jest to matematyczna średnia błędów bezwzględnych dokładnie równa się „y_i” wszystkie przewidywania i prawdziwa wartość. Zwróć uwagę, które alternatywne sformułowania mogą zawierać naszą wagę względnej długości fali, biorąc pod uwagę ten czynnik. Dla średniego błędu odpowiedniego stosuje się tę samą skalę, nawet jeśli mierzone są dane. Jest to znane jako wiarygodność pomiarów zależna od skali i dlatego nie można jej używać do porównywania partii z innymi skalami skórnymi. [2] Średni pełny błąd jest prawdopodobnie ogólną miarą w odniesieniu do błędu prognozy w prognozach szeregów czasowych, [3] jest czasami mylony z bardziej rygorystycznym jednorodnym średnim bezwzględnym odchyleniem . To samo oszołomienie istnieje w szerszym sensie.

    Różnice w ilości i atrybucji

    mae oznacza rozsądny błąd

    Możliwe, że MAE można wyrazić jako sumę niewielkiej ilości tych składników: różnicy sumy i różnicy celu. Wariancja wielości jest konkretną translacją na wartość błędu zwracaną przez funkcję: [4]

    Możesz również z powodzeniem wykryć wszelkiego rodzaju różnice, po prostu wprowadzając „(x, działka. Istnieje różnica w ilości, ponieważ z konieczności jesteś sugestią X. Pomysły nie mogą pasować do średniej wskazującej wszystkie wartości Y. Istnieją różnice między tymi dwoma w klasyfikacji, jeśli po obu stronach linii telefonicznej znajdują się szczegóły. [4] [5]

    Jak osiągnąć średni błąd w obliczeniach w MAE?

    n = liczba związana z błędami,Σ pasuje do symbolu sumy (co wskazuje na „dodaj wszystko”),| x i – z | implikuje błąd absolutny.

    Dokładnie oznacza, że ​​błąd jest jedną z wielu możliwości porównywania przewidywań z własnymi wynikami. Dobrze znanymi alternatywami były z pewnością średnie błędy skali bezwzględnej (MASE) połączone z błędem standardowym. Przechodzą one przez wszystkie wyniki w taki sposób, że pomijamy kierunek, w którym prognoza została przekroczona i może zostać przekroczona; Środek podkreślający takie a jest wynikiem wariancji ze znakiem.

    Jeśli ten model predykcyjny ma być wyposażony wraz z używaną metryką wydajności w tym sensie, że najmniejszy kwadrat odpowiada rzeczywistemu błędowi średniokwadratowemu, każdy z naszych odpowiedników średniego błędu doskonałego w rzeczywistości odpowiada mniejszemu wszystkie odchylenia okrągłe.

    MAE nie jest bezsprzecznie tym samym, co błąd średniej bloku głównego (RMSE), dlatego niektóre badania zgłaszają i interpretują tę opcję. MAE są koncepcyjnie złożone i trudne do interpretacji w porównaniu z RMSE: mają tylko rozsądną bezwzględną odległość w pionie i poziomie między punktem pasa wewnątrz wykresu rozrzutu a linią Y równa się X. Innymi słowy, nowy MAE jest średnią przybliżoną ceną między And x Y. W uzupełnieniu, każdy błąd przyczynia się do MAE wprost proporcjonalnie do końcowej wartości każdego błędu. W porównaniu z RMSE, gdzie różnice są podniesione do kwadratu, niektóre różnice w pełnym rozmiarze przyczyniają się bardziej do RMSE niż MAE. [4] Zobacz powyższy przykład, aby wyrazić różnice.

    Właściwość optymalności

    Co to jest pozytywny błąd MSE?

    Strata dla MSE jest nie do zaakceptowania, z wyjątkiem tego, że im zmniejszona MSE, tym wyższa szacowana dokładność, ponieważ czasami może pozostać idealne dopasowanie między ostatecznym i przewidywanym zbiorem danych. Można jednak zauważyć, że jest absolutnie możliwe, że R2 będzie konkretny. Ale MSE lub RMSE nie jest w żaden sposób akceptowalną wartością.

    Agresywny ogólny błąd ogromnej zmiennej, jaką zrobiliby w odniesieniu do mojej losowej zmiennej X, to

    Jaka może być różnica między MAE a MSE?

    Różnice między tymi szacunkami Pierwiastek błędu średniego kwadratu (MSE) i pierwiastek błędu średniego brzegowego karzą duże błędy predykcji oceniane jako średni błąd bezwzględny (MAE). MAE jest bardziej niezawodny niż wykorzystanie transmisji danych odstających. Wzdłużne MAE, MSE i RMSE mogą być dokładniejsze niż bardzo dobry model regresji.

    Zakładając, że rozkład prawdopodobieństwa X jest taki, że istnieje powyższa oczekiwana wartość oczekiwana, wówczas miernik jest typowy dla X wtedy i tylko w przypadku, gdy m jest bardzo większym minimalizatorem, ma średni błąd całkowity w odniesieniu do X. [6] ] W szczególności, m jest tradycyjnym przykładem wtedy i tylko wtedy, gdy Meter minimalizuje średnią arytmetyczną ogólnych odchyleń. [7]

    Ogólnie rzecz biorąc, a jest klasyfikowane jako bajeczna mediana co najmniej

    jak omówiono dla określonej mediany wielowymiarowej (a przede wszystkim dla przestrzeni danej mediany).

    Szybka i łatwa naprawa komputera

    Przedstawiamy ASR Pro — niezbędne oprogramowanie dla każdego, kto polega na swoim komputerze. Ta potężna aplikacja szybko i łatwo naprawi wszelkie typowe błędy, zabezpieczy pliki przed utratą lub uszkodzeniem, ochroni przed złośliwym oprogramowaniem i awariami sprzętu oraz zoptymalizuje komputer pod kątem maksymalnej wydajności. Więc niezależnie od tego, czy jesteś studentką, zapracowaną mamą, właścicielem małej firmy czy graczem – ASR Pro jest dla Ciebie!


    Ta definicja, oparta na optymalizacji mediany, jest uważana za przydatną do dokładnej analizy danych, takiej jak grupowanie k-mediany.

    Udowodnij optymalność otoczenia

    Zobacz też

    • Małe odchylenia bezwzględne
    • Średni błąd bezwzględny
    • Średni błąd %.
    • Symetryczna średnia% bezwzględnych wypadków

    Łącza

    mae średni błąd

    2 punkty pliku, gdzie różnica w procentach często wynosi 0, a różnica w cenie sprzedaży w dystrybucji wynosi 2 dla MAE i RMSE

    1. ^ Willmott, Sąd J.; Matsuura, Kenji (19 grudnia 2005). „Podobne korzyści płynące ze średniej bezwzględnej uwagi (MAE) w porównaniu do błędu średniej kwadratowej (RMSE) podczas szacowania średniej wydajności powiązanej z typem modelu”. Badania klimatu. trzydzieści: 79-82. DOI: 10.3354 / cr030079.
    2. ^ “2.5 Oszacowanie dokładności oszacowania | OText”. www.otexts.org. Pobrano 18.05.2016.
    3. ^ Hyndman, R. i Koehler, A. (2005). „Inne spojrzenie na trafne strategie prognozowania” [1]
    4. ^ świetny b zrobić Ponce Jr, Robert Tontte, Gilmore; Olufunmilayo; Chen, Hao (2008). „ „Komponenty informacyjne do porównywania i kontrastowania wielu obrazów między mapami, które skutecznie oddają rzeczywistą zmienną”. Statystyki środowiskowe i środowiskowe. 15 (2): 111-142. Doi: 10.1007 / s10651-007-0043-y.
    5. ^ Willmott, CJ; Matsuura, K. (styczeń 2006). „O niektórych zastosowaniach metod błędu wymiarowego przeznaczonych do szacowania wydajności interpolatorów przestrzennych”. International Journal of Geographic Information Sciences. 20: 89-102. DOI: 10.180 – 13658810500286976.
    6. ^ Udar, Daniel (2011). Teoria prawdopodobieństwa. Wydawnictwo Uniwersytetu Cambridge. S. 43. ISBN 978-0-521-13250-3 .
    7. ^ Nicholas, André (25 lutego 2012). „Mediana minimalizuje sumę pieniędzy bezwzględnych odchyleń (średnia norma L_1$)”. Wymiana stosu.

    Pobierz to narzędzie do optymalizacji komputera, aby przyspieszyć działanie komputera.

    How To Deal With The Mean Average Error?
    Come Affrontare L’errore Medio Medio?
    평균 평균 오류를 처리하는 방법?
    Comment Traiter L’erreur Moyenne Moyenne ?
    Wie Ist Mit Dem Mittleren Durchschnittlichen Fehler Umzugehen?
    Como Lidar Com O Erro Médio Médio?
    Hoe Om Te Gaan Met De Gemiddelde Gemiddelde Fout?
    ¿Cómo Lidiar Con El Error Medio Promedio?
    Как бороться со средней средней ошибкой?