J'utilise la plate-forme neuronale pour calculer un modèle qui fait des prédictions à partir de certaines données observées et je souhaite comparer les performances de ce modèle à d'autres modèles (pas à partir de JMP). Pour comparer les différents modèles, je souhaite comparer les données observées et les prédictions des différents modèles.
Le R2 n'est pas une bonne mesure car il vérifie toute relation linéaire entre les valeurs observées et prédites y = ax + b (y = observation) et (x = prédiction) et je ne m'intéresse qu'au cas où a = 1 et b = 0.
(- Question: Est-ce important que je regarde «observé vs prévu» ou «prévu vs observé»?)
Donc, je regarde RMSE et MAD plutôt que R2. (Question: Y a-t-il une autre mesure qui pourrait être utilisée?)
- Maintenant, en regardant le manuel JMP, je trouve la définition suivante:
Moyenne Abs Dev : La moyenne des valeurs absolues des différences entre la réponse et la réponse prédite. (Tous les facteurs sont continus).
Quand j'interprète la "réponse" comme la valeur observée et la "réponse prédite" comme la prédiction du modèle, cela se traduit par la somme de l'équation (| x_i-y_i |) / n où n est le nombre d'observations.
Cependant, en regardant les sources sur Internet, cette quantité est appelée erreur absolue moyenne :
Dans statistiques , erreur absolue moyenne ( MAE ) est une mesure de les erreurs entre des observations appariées exprimant le même phénomène. Des exemples de Y par rapport à X incluent des comparaisons entre les prévisions et les observations,
Wikipédia
Le même ici :
Erreur absolue moyenne (MAE): MAE mesure l'ampleur moyenne des erreurs dans un ensemble de prévisions, sans tenir compte de leur direction. C'est la moyenne sur l'échantillon de test des différences absolues entre la prédiction et l'observation réelle où toutes les différences individuelles ont le même poids.
Selon Wikipédia la FURIEUX (autour d'un point central) est quelque chose de légèrement différent:
m (X) {\ Displaystyle m (X)}
sum (| x_i-m (X) |) / n où m est une "tendance centrale" (par exemple moyenne, médiane).
Question: N'y a-t-il pas de définition généralement acceptée de MAD et MAE, est-ce que je comprends mal quelque chose ... ???
