RMSE logarithmique à RMSE linéaireSalut tout le monde,
J'essaie de comparer les valeurs RMSE d'un modèle d'ajustement linéaire et d'ajustement logarithmique.
Cependant, à ma connaissance, l'erreur quadratique moyenne (EQM) de l'ajustement linéaire est exprimée dans les mêmes unités que la réponse (par exemple, MPG), mais l'ajustement logarithmique utilise le MPG comme unité. JMP permet-il de calculer l'EQM dans l'échelle d'origine ?
Cordialement, Janneman
Modélisation statistique avancéeAnalyse et modélisation des données de baseModélisation prédictive et apprentissage automatiqueAnalyse de fiabilitéRe : Conversion de la RMSE logarithmique en RMSE linéaireBonjour @Janneman et bienvenue : une interprétation de l'erreur quadratique moyenne (RMSE) en échelle logarithmique est la suivante : il s'agit d'une estimation du coefficient de variation (CV = sigma/moyenne) dans l'échelle d'origine. Et le CV est sans unité.
Ainsi, en guise d'approximation : RMSE(ln-scale) = RMSE(orig)/Mean(orig) donne :
RMSE(orig) = RMSE(échelle ln)*Moyenne(orig).
Re : Conversion de la RMSE logarithmique en RMSE linéaireSalut @MRB3855 ,
Merci pour l'accueil chaleureux et merci pour la réponse.
Je me demandais si vous aviez des suggestions sur la façon d’évaluer les performances d’un modèle linéaire et d’un modèle log-log ?
J'essaie d'évaluer quel modèle est le meilleur en termes de prévisibilité et de précision.
Ma première hypothèse était de comparer les valeurs R2 et les valeurs RMSE.
Cordialement, Janneman
