간단한 질문: RMSE는 어떻게 계산됩니까?안녕하세요,
간단한 회귀 그래프를 그릴 때 R^2 및 RMSE를 얻을 수 있습니다.
특히 JMP에서 RMSE가 어떻게 계산되는지 알고 싶습니다.
이것은 어떤 사람들이 오차의 제곱합의 제곱근을 취한다는 것을 어디선가 읽었기 때문입니다(Fearn 2002). n으로 나누어 반면 다른 사람들은 n-1로 나누어 .
JMP 13 Pro는 어떻게 작동합니까?
감사해요!
Re: 간단한 질문: RMSE는 어떻게 계산됩니까?Python sklearn 라이브러리를 사용한 평균 제곱근 오차
평균 제곱 오차(MSE)는 실제 값과 추정 값의 차이 제곱의 평균 또는 평균으로 정의됩니다. 즉, MSE는 예측된 목표 변수와 실제 목표 변수 간의 차이의 제곱을 데이터 포인트 수로 나눈 값으로 계산됩니다. 항상 음수가 아닌 값이며 0에 가까울수록 좋습니다.
평균 제곱근 오차 평균 제곱 오차(MSE)의 제곱근입니다. 평균 제곱 오차(MSE)와 동일하지만 모델의 정확도를 결정할 때 값의 근을 고려합니다.
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: 간단한 질문: RMSE는 어떻게 계산됩니까?실제로 전체 샘플 크기에서 모델 용어 수를 뺀 값(n - df_model)으로 나눕니다.예를 들어, 15개의 데이터 포인트와 3개의 수준이 있는 1개의 범주형 요인으로 ANOVA를 수행하는 경우 모델에는 범주형 요인에 대한 1개의 절편 항과 2개의 모형 항(총 3개)이 있습니다.따라서 RMSE는 sqrt(SSE/(15-3))가 됩니다.
Re: 간단한 질문: RMSE는 어떻게 계산됩니까?Re: 간단한 질문: RMSE는 어떻게 계산됩니까?JMP와 이제 JMP Pro는 분산 분석에서 정의한 대로 항상 동일한 방식으로 RMSE를 계산했습니다. 평균 제곱 오차의 제곱근입니다. 평균 제곱 오차는 오차 제곱합을 오차의 자유도로 나눈 몫입니다. 오차의 자유도는 수정된 합계의 자유도에서 모형의 자유도를 뺀 값입니다. 수정된 합계의 자유도는 N - 1입니다. (평균 반응에 대한 수정에는 1 자유도가 필요합니다.)
다음은 샘플 데이터 폴더에 있는 Big Class 데이터 테이블을 사용한 체중 대 신장의 간단한 선형 회귀입니다.
오류의 자유도는 DF(CT) - DF(M) = 39 - 1 = 38입니다. 높이에는 단일 매개변수가 필요합니다.
다음은 나이, 성별 및 키에 대한 체중의 다중 회귀입니다.
오류의 자유도는 DF(CT) - DF(M) = 39 - 7 = 32입니다. 연령, 성별 및 키에 대해 7개의 매개 변수가 필요합니다.
