Ich verwende die neuronale Plattform, um ein Modell zu berechnen, das anhand einiger beobachteter Daten Vorhersagen trifft, und möchte die Leistung dieses Modells mit anderen Modellen (nicht von JMP) vergleichen. Um die verschiedenen Modelle zu vergleichen, möchte ich die beobachteten Daten und die Vorhersagen der verschiedenen Modelle vergleichen.
Das R2 ist kein gutes Maß, da es auf eine lineare Beziehung zwischen den beobachteten und vorhergesagten Werten y=ax+b (y=Beobachtung) und (x=Vorhersage) prüft und mich nur der Fall interessiert, in dem a=1 und b =0.
(- Frage: Spielt es eine Rolle, ob ich „beobachtet vs. vorhergesagt“ oder „vorhergesagt vs. beobachtet“ betrachte?)
Ich schaue mir also eher RMSE und MAD als R2 an. (Frage: Gibt es eine andere Maßnahme, die genutzt werden könnte?)
- Wenn ich mir jetzt das JMP-Handbuch ansehe, finde ich die folgende Definition:
Mittlere Bauchmuskelabw : Der Durchschnitt der absoluten Werte der Unterschiede zwischen der Antwort und der vorhergesagten Antwort. (Alle Faktoren sind kontinuierlich).
Wenn ich „Reaktion“ als beobachteten Wert und „vorhergesagte Reaktion“ als Modellvorhersage interpretiere, würde sich dies in der Gleichung sum(|x_i-y_i|)/n niederschlagen, wobei n die Anzahl der Beobachtungen ist.
Schaut man sich jedoch Quellen im Internet an, wird diese Menge genannt mittlerer absoluter Fehler :
In Statistiken , mittlerer absoluter Fehler ( MAE ) ist ein Maß für Fehler zwischen gepaarten Beobachtungen, die dasselbe Phänomen ausdrücken. Beispiele für Y vs.
Wikipedia
Das gleiche Hier :
Mittlerer absoluter Fehler (MAE): MAE misst die durchschnittliche Größe der Fehler in einer Reihe von Vorhersagen, ohne deren Richtung zu berücksichtigen. Dabei handelt es sich um den Durchschnitt der absoluten Unterschiede zwischen Vorhersage und tatsächlicher Beobachtung über die Teststichprobe, wobei alle einzelnen Unterschiede das gleiche Gewicht haben.
Entsprechend Wikipedia Die VERRÜCKT (um einen zentralen Punkt herum) ist etwas etwas anderes:
m ( X ) {\displaystyle m(X)}
sum(|x_i-m(X)|)/n wobei m eine „zentrale Tendenz“ ist (z. B. Mittelwert, Median).
Frage: Gibt es keine allgemein akzeptierte Definition von MAD und MAE, verstehe ich da etwas falsch...???
