Question simple : comment est calculé le RMSE ?Bonjour,
en traçant un simple graphique de régression, je peux obtenir le R^2 et le RMSE.
Je voudrais savoir comment le RMSE est calculé spécifiquement dans JMP.
C'est parce que j'ai lu quelque part (Fearn 2002) que certaines personnes prennent la racine carrée de la somme carrée de l'erreur, divisé par n pendant que les autres divisé par n-1 .
Comment JMP 13 Pro procède-t-il ?
Merci!
Re : Question simple : comment est calculé le RMSE ?Erreur quadratique moyenne à l'aide de la bibliothèque Python sklearn
L'erreur quadratique moyenne ( MSE ) est définie comme la moyenne ou la moyenne du carré de la différence entre les valeurs réelles et estimées. Cela signifie que le MSE est calculé par le carré de la différence entre les variables cibles prédites et réelles, divisé par le nombre de points de données. Ce sont toujours des valeurs non négatives et proches de zéro qui sont meilleures.
Erreur quadratique moyenne est la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne (MSE). C'est la même chose que l'erreur quadratique moyenne (MSE), mais la racine de la valeur est prise en compte lors de la détermination de la précision du modèle.
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)
Re : Question simple : comment est calculé le RMSE ?Il est en fait divisé par la taille totale de l'échantillon moins le nombre de termes du modèle (n - df_model).Par exemple, si je fais une ANOVA avec 15 points de données et 1 facteur catégoriel avec 3 niveaux, le modèle aura 1 terme d'origine et 2 termes de modèle pour le facteur catégoriel (3 au total).Ainsi, le RMSE sera le sqrt(SSE/(15-3)).
Re : Question simple : comment est calculé le RMSE ?Re : Question simple : comment est calculé le RMSE ?JMP et maintenant JMP Pro ont toujours calculé le RMSE de la même manière : tel que défini par l'analyse de variance. C'est la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne. L’erreur quadratique moyenne est le quotient de l’erreur de la somme des carrés divisé par les degrés de liberté de l’erreur. Les degrés de liberté de l'erreur correspondent aux degrés de liberté du total corrigé moins les degrés de liberté du modèle. Les degrés de liberté pour le total corrigé sont N - 1. (La correction de la réponse moyenne coûte un degré de liberté.)
Voici une simple régression linéaire du poids par rapport à la taille à l'aide du tableau de données Big Class dans le dossier Sample Data :
Les degrés de liberté pour l'erreur sont DF(CT) - DF(M) = 39 - 1 = 38. Un seul paramètre est requis pour la hauteur.
Voici une régression multiple du poids en fonction de l'âge, du sexe et de la taille :
Les degrés de liberté pour l'erreur sont DF(CT) - DF(M) = 39 - 7 = 32. Sept paramètres sont requis pour l'âge, le sexe et la taille.
