모델 지표안녕하세요
반도체 Fab의 특정 생산 단계에서 장비 매개 변수를 사용하여 전기 매개 변수를 예측하기 위해 Random Forest를 사용했습니다. 모델의 상대 오차 (%)를 보면 0.5 % 정도로 매우 작다는 것을 알 수 있습니다 (첨부 된 그림 참조). RMSE도 낮지 만 R2는 52 %에 불과합니다.
따라서 백분율 오차를 보면 모델이 훌륭하다고 말할 수 있지만 R2를 보면 사실이 아닌 것 같습니다. 해결하는 방법?
감사합니다 Felice
다시 : 모델 지표RMSE는 반응의 표준 편차의 추정치입니다. 모형의 전체 반응 범위에서 일정하다고 가정합니다. R 제곱은 임의의 오차 성분이 아닌 응답 분산의 양을 추정합니다. 따라서 모델이 중요 할 수도 있지만 매우 정확하지는 않습니다.
다시 : 모델 지표나는 체계적인 오류 MBE를 백분율로 계산하려고 시도했지만 이것은 0.01 %에 불과하며, 이는 실제로 무시할 만하 며 절대 오류는 0.54 %에 불과합니다. 우리가 정확도 = 100-MAE = 99.46 %를 사용하면 실제로 좋은 가치입니다. RSME의 경우에도 실제 값과 매우 작은 평균 편차를 나타내므로 백분율이 0.007 %에 불과합니다. 다시 한번 R2가 완전한 그림을 제공하지 않는 것 같습니다.
어떻게 생각해?
펠리체
다시 : 모델 지표당신은 줄거리를 보여줄 수 있습니까 예측에 의한 실제 ?
다시 : 모델 지표안녕하세요
첨부 된 요청 된 상관 관계.
펠리체
다시 : 모델 지표그 음모를 제공해 주셔서 감사합니다.
마커 모양은 마름모 모양입니다. 무엇을 기대해야할지 확실하지 않지만 비정상입니다.
또한 R 제곱이 약 0.5 인 이유와 예측이 매우 정확하지 않은 이유를 보여줍니다. 131의 입력에서 반응을 예측한다고 상상해보십시오. 예상 응답이 가로 좌표라고 가정합니다. 편차가 없지만 편차가 큰 것으로 보입니다. 많은 데이터가 있으므로 평균 응답에 대한 신뢰 구간은 비교적 좁을 수 있지만 예측 구간은 훨씬 넓습니다.
