Als «mse» getaggte Fragen

MSE steht für Mean Squared Error. Es ist ein Maß für die Leistung einer Schätzung oder Vorhersage, das der mittleren quadratischen Differenz zwischen den beobachteten Werten und den geschätzten / vorhergesagten Werten entspricht.

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Beispiele, bei denen die Methode der Momente in kleinen Stichproben die maximale Wahrscheinlichkeit übertrifft?
Maximum Likelihood Estimators (MLE) sind asymptotisch effizient; Wir sehen das praktische Ergebnis darin, dass sie selbst bei kleinen Stichprobengrößen oftmals besser abschätzen als die Momentenmethode (MoM) (wenn sie sich unterscheiden) Hier bedeutet "besser als" in dem Sinne, dass typischerweise eine geringere Varianz vorliegt, wenn beide unverzerrt sind, und typischerweise ein …

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Wie werden Fehlermaßnahmen interpretiert?
Ich führe die Klassifizierung in Weka für einen bestimmten Datensatz aus und habe festgestellt, dass bei der Vorhersage eines Nominalwerts die Ausgabe speziell die korrekten und falsch vorhergesagten Werte anzeigt. Jetzt lasse ich es jedoch für ein numerisches Attribut laufen und die Ausgabe ist: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error …

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Mittlerer quadratischer Fehler und verbleibende Quadratsumme
Ein Blick auf die Wikipedia-Definitionen von: Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Restsumme der Quadrate (RSS) Es sieht für mich so aus 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 wobei die Anzahl der Abtastwerte ist und unsere Schätzung von .NNNfifif_iyiyiy_i In keinem Wikipedia-Artikel wird dieser Zusammenhang jedoch erwähnt. Warum? Vermisse …
31 residuals  mse 

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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …

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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
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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MSE-Zerlegung in Varianz und Bias-Quadrat
Indem gezeigt wird, dass MSE in Varianz plus das Quadrat der Abweichung zerlegt werden kann, hat der Beweis in Wikipedia einen Schritt, der im Bild hervorgehoben ist. Wie funktioniert das? Wie wird die Erwartung vom 3. bis zum 4. Schritt in das Produkt umgesetzt? Wenn die beiden Begriffe unabhängig sind, …


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Verlustfunktion für Autoencoder
Ich experimentiere ein bisschen mit Autoencodern und habe mit Tensorflow ein Modell erstellt, das versucht, den MNIST-Datensatz zu rekonstruieren. Mein Netzwerk ist sehr einfach: X, e1, e2, d1, Y, wobei e1 und e2 Codierschichten sind, d2 und Y Decodierschichten sind (und Y die rekonstruierte Ausgabe ist). X hat 784 Einheiten, …

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Warum sollte ein bestimmtes Maß für den Prognosefehler (z. B. MAD) im Gegensatz zu einem anderen (z. B. MSE) verwendet werden?
MAD = Mittlere absolute Abweichung MSE = Mittlerer quadratischer Fehler Ich habe Vorschläge von verschiedenen Stellen gesehen, dass MSE trotz einiger unerwünschter Eigenschaften verwendet wird (z. B. http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , das auf Seite 8 heißt. "Es wird allgemein angenommen, dass MAD ist ein besseres Kriterium als MSE. Mathematisch ist MSE jedoch …
15 forecasting  error  mse  mae 

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Wird der mittlere quadratische Fehler verwendet, um die relative Überlegenheit eines Schätzers gegenüber einem anderen zu bewerten?
Angenommen, wir haben zwei Schätzer α1α1\alpha_1 und für einen Parameter . Um festzustellen, welcher Schätzer "besser" ist, betrachten wir den MSE (Mean Squared Error)? Mit anderen Worten, wir betrachten wobei die Abweichung des Schätzers und die Varianz des Schätzers ist. Wer eine größere MSE hat, ist ein schlechterer Schätzer?α2α2\alpha_2xxxMSE=β2+σ2MSE=β2+σ2MSE = …
13 estimation  mse 

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Normalisierter RMSE
Ich habe mehrere Zeitreihen in einem VAR (1) und möchte, da einige von ihnen nicht dieselbe Maßeinheit haben, den RMSE in Prozent schätzen. Ich weiß, dass dies auf verschiedene Arten geschehen kann (siehe unten), aber ich weiß nicht genau, welches besser zu einem Prognosebewertungsproblem passt. Ich hoffe du konntest mir …
10 time-series  mse  rms 

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Gauß-Markov-Theorem: BLAU und OLS
Ich habe den Guass-Markov-Satz auf Wikipedia gelesen und gehofft, jemand könnte mir helfen, den Hauptpunkt des Satzes herauszufinden. Wir nehmen an, dass ein lineares Modell in Matrixform gegeben ist durch: und wir suchen nach BLAU, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Gemäß dieser , würde ich beschriften der "Rest" …

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Verwendung von MSE anstelle von Protokollverlust bei der logistischen Regression
Angenommen, wir ersetzen die Verlustfunktion der logistischen Regression (die normalerweise logarithmisch wahrscheinlich ist) durch die MSE. Das heißt, das logarithmische Quotenverhältnis muss immer noch eine lineare Funktion der Parameter sein, aber die Summe der quadratischen Differenzen zwischen der geschätzten Wahrscheinlichkeit und dem Ergebnis (codiert als 0/1) minimieren: Logp1 - p= …

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Mittlerer quadratischer Fehler oder mittlerer quadratischer Fehler
Als nicht-englischer Muttersprachler habe ich mich gefragt, welchen quadratischen oder quadratischen Ausdruck ich verwenden soll. Zum Beispiel im mittleren quadratischen Fehler oder im mittleren quadratischen Fehler. Laut Internet scheinen beide Formen undeutlich verwendet zu werden. Ist ein Ausdruck quadratischer als der andere?

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MSE als Proxy für Pearsons Korrelation bei Regressionsproblemen
TL; DR (zu lang, nicht gelesen): Ich arbeite an einem Zeitreihen-Vorhersageproblem, das ich mit Deep Learning (Keras) als Regressionsproblem formuliere. Ich möchte die Pearson-Korrelation zwischen meiner Vorhersage und den wahren Bezeichnungen optimieren. Ich bin verwirrt über die Tatsache, dass die Verwendung von MSE als Proxy tatsächlich zu besseren Ergebnissen (in …

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