素朴な疑問: RMSE はどのように計算されますか?こんにちは、
単純な回帰グラフをプロットすると、R^2 と RMSE を取得できます。
JMP では具体的に RMSE がどのように計算されるのか知りたいです。
これは、誤差の二乗和の平方根を求める人もいるということをどこかで読んだためです (Fearn 2002)。 nで割る一方他の人はn-1で割る。
JMP 13 Pro はどのように機能しますか?
ありがとう！
Re: 素朴な質問: RMSE はどのように計算されますか?Python sklearn ライブラリを使用した二乗平均平方根誤差
平均二乗誤差 ( MSE ) は、実際の値と推定値の差の二乗の平均または平均として定義されます。 これは、MSE が、予測されたターゲット変数と実際のターゲット変数の差の 2 乗をデータ ポイントの数で割って計算されることを意味します。 これは常に負ではない値であり、ゼロに近いほど優れています。
二乗平均平方根誤差は平均二乗誤差 (MSE) の平方根です。 これは平均二乗誤差 (MSE) と同じですが、モデルの精度を決定する際に値の根が考慮されます。
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: 素朴な質問: RMSE はどのように計算されますか?実際には、合計サンプル サイズからモデル項の数を引いた値 (n - df_model) で除算されます。たとえば、15 個のデータ ポイントと 3 水準の 1 つのカテゴリ因子を使用して ANOVA を実行すると、モデルにはカテゴリ因子に対して 1 つの切片項と 2 つのモデル項 (合計 3) が含まれます。したがって、RMSE は sqrt(SSE/(15-3)) になります。
Re: 素朴な質問: RMSE はどのように計算されますか?Re: 素朴な質問: RMSE はどのように計算されますか?JMP と現在の JMP Pro は、常に同じ方法、つまり分散分析によって定義された方法で RMSE を計算してきました。 平均二乗誤差の平方根です。 平均二乗誤差は、誤差二乗和を誤差の自由度で割った商です。 誤差の自由度は、修正された合計の自由度からモデルの自由度を引いたものです。 修正された合計の自由度は N - 1 です。 (平均応答の補正には 1 自由度がかかります。)
以下は、Sample Data フォルダー内の Big Class データ テーブルを使用した、体重と身長の単純な線形回帰です。
誤差の自由度は DF(CT) - DF(M) = 39 - 1 = 38 です。 高さには 1 つのパラメータが必要です。
以下は、体重と年齢、性別、身長の重回帰です。
誤差の自由度は DF(CT) - DF(M) = 39 - 7 = 32 です。 年齢、性別、身長の 7 つのパラメータが必要です。
