Domanda semplice: come viene calcolato l'RMSE?Ciao,
quando si traccia un semplice grafico di regressione posso ottenere R ^ 2 e RMSE.
Vorrei sapere come viene calcolato l'RMSE specificamente in JMP.
Questo perché ho letto da qualche parte (Fearn 2002) che alcune persone prendono la radice quadrata della somma quadrata degli errori, diviso per n mentre altri diviso per n-1 .
Come lo fa JMP 13 Pro?
Grazie!
Ri: Domanda semplice: come viene calcolato l'RMSE?Errore quadratico medio utilizzando la libreria Python sklearn
L'errore quadratico medio (MSE) è definito come la media o la media del quadrato della differenza tra i valori effettivi e quelli stimati. Ciò significa che l'MSE viene calcolato dal quadrato della differenza tra le variabili target previste e quelle effettive, diviso per il numero di punti dati. Sono sempre migliori valori non negativi e prossimi allo zero.
Errore quadratico medio è la radice quadrata dell'errore quadratico medio (MSE). È uguale all'errore quadratico medio (MSE), ma la radice del valore viene considerata durante la determinazione dell'accuratezza del modello.
import numpy as np
import sklearn.metrics as metrics
actual = np.array([56,45,68,49,26,40,52,38,30,48])
predicted = np.array([58,42,65,47,29,46,50,33,31,47])
mse_sk = metrics.mean_squared_error(actual, predicted)
rmse_sk = np.sqrt(mse)
print("Root Mean Square Error :", rmse_sk)
Ri: Domanda semplice: come viene calcolato l'RMSE?In realtà è diviso per la dimensione totale del campione meno il numero di termini del modello (n - df_model).Ad esempio, se eseguo un'ANOVA con 15 punti dati e 1 fattore categorico con 3 livelli, il modello avrà 1 termine di intercetta e 2 termini del modello per il fattore categorico (3 in totale).Quindi, l'RMSE sarà sqrt(SSE/(15-3)).
Ri: Domanda semplice: come viene calcolato l'RMSE?Ri: Domanda semplice: come viene calcolato l'RMSE?JMP e ora JMP Pro hanno sempre calcolato l'RMSE allo stesso modo: come definito dall'analisi della varianza. È la radice quadrata dell'errore quadratico medio. L'errore quadratico medio è il quoziente della somma degli errori quadrati diviso per i gradi di libertà dell'errore. I gradi di libertà dell'errore corrispondono ai gradi di libertà del totale corretto meno i gradi di libertà del modello. I gradi di libertà per il totale corretto sono N - 1. (La correzione per la risposta media costa un grado di libertà.)
Ecco una semplice regressione lineare del peso rispetto all'altezza utilizzando la tabella dati Big Class nella cartella Sample Data:
I gradi di libertà dell'errore sono DF(CT) - DF(M) = 39 - 1 = 38. Per l'altezza è richiesto un singolo parametro.
Ecco una regressione multipla di peso rispetto a età, sesso e altezza:
I gradi di libertà dell'errore sono DF(CT) - DF(M) = 39 - 7 = 32. Sono richiesti sette parametri per età, sesso e altezza.
