click

Mse Là Gì – Đánh Giá Mô Hình Hồi Quy Và Machine Learning

Mse La Gi Danh Gia Mo Hinh Hoi Quy

Mse Là Gì – Đánh Giá Mô Hình Hồi Quy Và Machine Learning

1 Ra mắt, Phương pháp, đây khoảng chừng chừng
Một năm,, Nhi đã viết một bài tổng quan về những tiêu chuẩn, để đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, hiệu năng của một mô hình, phân loại: https://rpubs.com/lengockhanhi/347941 ; Xét rằng điều tra khảo sát, nghiên cứu và phân tích, hồi quy cũng là
Một trong, vụ việc phổ cập, trong điều tra khảo sát, nghiên cứu và phân tích, y học,
Giờ đây, Nhi
cũng trở nên, triển khai, triển khai tiến hành khởi công, một content nội dung bài viết y
cũng tương tự, như cho mô hình, Hồi quy. Bài Viết: Mse là gì Như toàn bộ
toàn bộ
tất cả chúng ta, đã biết, trong điều tra khảo sát, nghiên cứu và phân tích, hồi quy
toàn bộ
tất cả chúng ta, đi tìm, kiếm kiếm một quy luật (mô hình,) được cho phép, tiên lượng kinh phí đầu tư, của một biến
công dụng từ tài liệu, nguồn vào,. Khi làm việc này, đó
đó chính là ta đã
khẳng định một hàm để rút gọn
khoảng trống tài liệu, to to, and tổng thể toàn diện những quan hệ phức tạp, vất vả giữa những biến số trong
khoảng trống này thành một
tuyến phố đơn giản và dễ dàng,, hay nói phương thức thức khác, ta đang giản lược hóa
toàn cầu thực thành những quy luật đơn giản và dễ dàng,. Như vậy, mô hình, hồi quy có tính năng, đc sử dụng để xử lý và giải quyết và xử lý, và xử lý mục tiêu tiên lượng lẫn diễn dịch (suy diễn
Thống kê, và tính toán về mối tương quan, tương quan,, hiệu ứng, so sánh,… ).Trong cả 2 mục tiêu, trường hợp quan trọng nhất đảm bảo an toàn, tin cậy kinh phí đầu tư, cho
công dụng tiên lượng and suy diễn
Thống kê, và tính toán, đó
đó chính là mô hình, phải đúng chuẩn. Nhưng tạo sự, làm thế nào ta có tính năng, đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, đc độ đúng chuẩn của mô hình, ? Hay so sánh phẩm chất giữa nhiều mô hình,
song song với, nhau ? Trong bài này, Nhi sẽ trình làng với toàn bộ
toàn bộ
tất cả chúng ta, tổng thể toàn diện những chỉ số được cho phép, đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, phẩm chất của một mô hình, hồi quy. Trước hết, Nhi sẽ sử dụng một thí dụ minh họa đơn giản và dễ dàng, với tài liệu, DLCO mà Nhi từng sử dụng trước kia,. Phương châm là tiên lượng kinh phí đầu tư, của DLCO, một đại lượng sinh lý hô hấp, lệ thuộc, vào 3 biến là Giới tính, Tuổi and độ cao. library(tidyverse)library(ggpubr)library(rsample)df = read.csv(“https://raw.githubusercontent.com/kinokoberuji/R-Tutorials/master/DLCOkeras1.csv”,sep=”;”)%>% dplyr::select(Sex,Age,Height,DLCO)head(df)## Sex Age Height DLCO## 1 F 20 173.0 29.2## 2 F 22 165.0 26.3## 3 F 22 168.6 27.9## 4 F 23 164.0 25.4## 5 F 24 170.0 29.3## 6 F 25 170.5 24.8Nhi chia tài liệu, thành 2 phần: Trainset (n=511) and Testset (n=126) set.seed(123)idx=caret::createDataPartition(y=df$Age, p=0.8,list=FALSE)trainset=dftestset=dfSau đó, Nhi dựng một mô hình, Polynomial đơn giản và dễ dàng, bằng hàm glm, có content: DLCO ~ Sex + poly(Age, 2) + Height. fi ~ F(X) Tất yếu,,
toàn bộ
tất cả chúng ta,
Kiến nghị,
Kiến nghị, rằng
công dụng (fi) phải gần với quan sát trong thực tiễn, (yi) nhất có tính năng,, càng gần càng rất tốt,
rất có thể,.
chính vì như vậy,, một phương thức thức tự nhiên và thoải mái và dễ chịu,, ta nhìn vào
khác hoàn toàn và rất dị giữa kinh phí đầu tư, tiên lượng and kinh phí đầu tư, trong thực tiễn, and gọi đó
đó chính là sai số : err = fi – yi Đây đó
đó chính là xuất xứ nguồn gốc xuất xứ, của mọi tiêu chuẩn, kiểm định mô hình, mà ta sẽ thấy trong phần tiếp theo sau sau: Nếu điều tra khảo sát, nghiên cứu và phân tích, có mục tiêu diễn dịch, ta thường kiểm định mô hình, trên chính tài liệu, gốc (trainset) hoặc có sử dụng một hình thức hình thức bề ngoài, tái chọn mẫu như bootstrap, cross-validation… , nhưng cho mục tiêu tiên lượng, ta cần phải, kiểm định mô hình, trên một quần thể
chủ quyền lãnh thổ khác (testset). 2 Kiểm định trực quan bằng biểu đồ Trước hết, ta tuyệt vời và hoàn hảo nhất, hoàn hảo và tuyệt vời nhất, có tính năng, check phẩm chất của mô hình, một phương thức thức trực quan bằng hình Hình ảnh, mà không cần tới những chỉ số
Thống kê, và tính toán. Phương pháp, làm đó sẽ hỗ trợ, sức bạn gây
Điểm nổi bật, với
những người dân, theo dõi/
Người hâm mộ, khi thuyết trình, in poster hay tuyên bố
Báo chí truyền thông,, and trong thực tiễn,, chúng chuyển nhiều thông tin hơn bất kỳ một số trong những, trong những lượng
Cô quạnh, nào.
chính vì như vậy,, Nhi sẽ nhắc tới phần này trước: Nhi làm cho, 1 dataframe mới từ testset, với 3 cột truth = kinh phí đầu tư, thực, predicted = kinh phí đầu tư, từ mô hình,, and error = sai biệt giữa 2 kinh phí đầu tư, này. Xem Ngay: Spooling Là Gì – Nghĩa Của Từ Spool pdf = data_frame(sex=testset$Sex, age = testset$Age, height = testset$Height, truth = testset$DLCO, predicted = predict(Mã Sản Phẩm,testset), error= predicted – truth)head(pdf)## # A tibble: 6 x 6## sex age height truth predicted error## ## 1 F 22 165 26.3 27.8 1.53 ## 2 F 22 169. 27.9 28.6 0.732## 3 F 26 149 19.2 24.2 4.97 ## 4 F 26 159 24.8 26.4 1.60 ## 5 F 28 171. 27.1 29.0 1.92 ## 6 F 30 173 30.2 29.3 -0.901

Xem Ngay:  Seeding Là Gì - Cách Trở Thành 1 Seeder Thông Minh

Nội Dung

2.1 So sánh Phần Trăm phân bổ, giữa trong thực tiễn, and tiên lượng:

Toàn diện tổng thể những mô hình, hồi quy đều vận động, nhờ
vào một trong những giả định về phân bổ, của biến
công dụng bất kỳ, nếu mô hình, đúng chuẩn,hình Hình ảnh, phân bổ,
công dụng của chính mình, nó sẽ bị
Tác động ảnh hưởng, liên quan, đồng dạng and trùng lắp với phân bổ, trong thực tiễn, của đại lượng mà ta muốn ước tính: Tuy vậy,
Phần đông, mô hình, chỉ có
hiệu quả, giảm thiểu đc sai biệt giữa fi and
Vị trí đặt, đặt
trung tâm của y,
chính vì vậy,
công dụng tiên lượng thường triệu tập,
nâng cao, nâng cấp, quanh trung vị hay trung bình của y, nhưng không
lúc nào, chồng lắp một phương thức thức tuyệt đối hoàn hảo, hoàn hảo và tuyệt vời nhất, and tái hiện đc phân bổ, thực. Trên biểu đồ, phẩm chất của mô hình, đc đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, bằng mức độ đồng dạng giữa 2 phân bổ,,
Vị trí đặt, đặt
trung tâm, giữa những khi sai sót của mô hình, biểu lộ qua phần diện tích quy hoạnh quy hoạnh không chồng lắp. pdf%>%gather(truth,predicted,key=”Y”,value=”DLCO”)%>% ggplot(aes(x=DLCO,fill=Y))+ geom_density(alpha=0.3)+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~sex,ncol=1)+ theme_bw()

Xem Ngay:  Vải Kaki Là Gì - Chúng Được Ưa Chuộng Như Thế Nào
*

Một hình thức hình thức bề ngoài, đơn giản và dễ dàng, hơn là biểu đồ boxplot, dạng biểu đồ này sẽ không, hề hiện đc toàn bộ hình ảnh, của phân bổ,, nhưng nó
trình diễn rất tốt,
rất có thể, những mốc so sánh như: trung vị, min, max, tứ phân vị, and những kinh phí đầu tư, outliers. Lúc đặt
tuy nhiên
tuy nhiên 2 boxplot của trong thực tiễn, and tiên lượng, ta có tính năng, tưởng tượng về số lượng, số lượng số lượng giới hạn, ứng dụng, của mô hình,, and khuynh hướng của chính mình, nó (ước lượng, không thể, thấp, rất thấp, hay hợp lý): pdf%>%gather(truth,predicted,key=”Y”,value=”DLCO”)%>% ggplot(aes(Y,DLCO,fill=Y,col=Y))+ geom_jitter(alpha=0.5)+ geom_boxplot(alpha=0.5)+ coord_flip()+ stat_compare_means(method=”t.test”,paired = TRUE,label.y = 45)+ scale_color_manual(values=c(“blue”,”red”))+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~sex,ncol=1)+ theme_bw()

*

2.2 Đối sánh tương quan, tuyến tính giữa kinh phí đầu tư, trong thực tiễn, and tiên lượng:

Cần sử dụng một biểu đồ tán xạ and một đồ thị tuyến tính giữa 2 vectors: predicted and truth được cho phép, khảo sát điều tra, khảo sát điều tra, điều tra khảo sát, tương quan, tương quan, tuyến tính giữa
công dụng của mô hình, and quan sát trong thực tiễn,.Nếu
quý khách muốn, có tính năng, ghi chú thêm kinh phí đầu tư, của
thông số kỹ thuật kỹ thuật tương quan, tương quan, lên biểu đồ. pdf%>%ggplot(aes(truth,predicted,color=sex))+ geom_jitter(alpha=0.5)+ geom_smooth(aes(fill=sex),alpha=0.2,method=”lm”)+ stat_cor(method=”spearman”,label.x = 15, label.y = 45)+ scale_color_manual(values=c(“blue”,”red”))+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~sex,ncol=2)+ theme_bw()

*

2.3 Điều tra khảo sát, khảo sát điều tra, thẳng trực tiếp sai biệt giữa trong thực tiễn, and tiên lượng

1 phía, đi khác đó
đó chính là ta chỉ xem xét, sai số của mô hình,, thí dụ biểu đồ Phần Trăm phân bổ, có tính năng, đc sử dụng để check những giả định về sai số : phân bổ, chuẩn, trung bình = 0, đối xứng… pdf%>% ggplot(aes(x=error,fill=sex))+ geom_density(alpha=0.5)+ scale_fill_manual(values=c(“pink”,”skyblue”))+ theme_bw()

*

Một biểu đồ tán xạ
trình diễn kinh phí đầu tư, tuyệt vời và hoàn hảo nhất, của sai số, and liên lạc, với thang đo của
công dụng cần tiên lượng: Hình vẽ đã đã cho chúng ta biết, khuynh hướng sai biệt của mô hình, (over hay underestimation), and sai biệt
đó chính là bất kỳ hay có mạng lưới mạng lưới hệ thống: (Dạng biểu đồ này y
cũng tương tự, như như Bland-Altman plot) pdf%>%mutate(est=if_else(.$error>0,”Over”,”Under”))%>% ggplot(aes(x=truth,y=error,col=est))+ geom_jitter(alpha=0.5)+ geom_hline(yintercept = 0,linetype=2,col=”red”)+ scale_color_manual(values=c(“red”,”blue”))+ facet_wrap(~sex,ncol=2)+ theme_bw()

*

2.4 Check tính hợp lý và phải chăng của content mô hình,

Bạn cũng có thể có, thể sử dụng dạng biểu đồ về sau để check đồng thời : liệu mô hình, có đúng chuẩn không ? Quy luật phía phía trong của mô hình, có hợp lý với quan sát trong thực tiễn, hay là không, ? Thí dụ, mô hình, hiện thời sử dụng một hàm đa thức bậc 2 để mô tả, sự biến thiên của DLCO
tùy từng tuổi – ta muốn check xem quy luật này còn tồn tại sử dụng đc cho một quần thể
chủ quyền lãnh thổ hay là không, ? pdf%>%gather(truth,predicted,key=”Y”,value=”DLCO”)%>%ggplot()+ geom_jitter(aes(age,DLCO),alpha=0.5)+ geom_smooth(aes(age,DLCO,col=Y,fill=Y),alpha=0.2)+ scale_color_manual(values=c(“blue”,”red”))+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~sex,ncol=2)+ ggtitle(“Test_set”)+ theme_bw()

Xem Ngay:  Opacity Là Gì - Opacity Trong Photoshop Có Tác Dụng Gì
*

Cho bài toán diễn dịch, bạn cũng có thể có, thể sử dụng biểu đồ cho tài liệu, gốc (trainset): trainset%>%mutate(truth=trainset$DLCO,predicted=predict(Mã Sản Phẩm,trainset))%>% gather(truth,predicted,key=”Y”,value=”DLCO”)%>%ggplot()+ geom_jitter(aes(Age,DLCO),alpha=0.2)+ geom_smooth(aes(Age,DLCO,col=Y,fill=Y),alpha=0.5)+ scale_color_manual(values=c(“blue”,”red”))+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~Sex,ncol=2)+ ggtitle(“Train_set”)+ theme_bw()## Warning: attributes are not identical across measure variables;## they will be dropped## `geom_smooth()` using method = “loess” và formula “y ~ x”

*


tất cả chúng ta, cũng có thể có, thể thay biểu đồ tuyến kí bằng 2D density plot: pdf%>%gather(truth,predicted,key=”Y”,value=”DLCO”)%>% ggplot(aes(age,DLCO))+ stat_density_2d(geom = “polygon”, aes(col = Y,fill=Y, alpha = ..level..))+ geom_jitter(alpha=0.5)+ scale_color_manual(values=c(“blue4″,”red4”))+ scale_fill_manual(values=c(“blue”,”red”))+ facet_wrap(~sex,ncol=2)+ theme_bw()

*

3 Những tiêu chuẩn, kiểm định mô hình, hồi quy Trong phần tiếp theo sau sau, Nhi sẽ liệt kê hơn 14 tiêu chuẩn, có tính năng, sử dụng để check phẩm chất của mô hình, hồi quy. Như đã nhắc tới, ở trên cao, tổng thể toàn diện những tiêu chuẩn, này đều nhắm tới, mục tiêu thống kê form size sai biệt giữa trong thực tiễn, (truth, yi) and tiên lượng (predicted, fi). Xem Ngay: Priority Là Gì

3.1 Nhóm 1: Những tiêu chuẩn, lệ thuộc, vào kinh phí đầu tư, sai biệt tuyệt vời và hoàn hảo nhất,


trong nhóm này, ta có: MAE : Trung bình của sai biệt tuyệt đốiMEDAE: Trung vị của sai biệt tuyệt đốiSAE: Tổng sai biệt tuyệt đốiMAPE Mean absolute percentage error 4 tiêu chuẩn, này đơn giản và giản dị, và dễ dàng và đơn giản, nắm bắt,, cả 3 đều thống kê sai biệt giữa trong thực tiễn, (yi) and tiên lượng của mô hình, (fi),kinh phí đầu tư, tuyệt vời và hoàn hảo nhất, đc sử dụng để tránh tránh, sai trái, không mong muốn, không mong ước, trong trường hợp mô hình, đồng thờicó chứa đựng tiềm ẩn nguy cơ, đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, không thể, thấp and rất thấp, dẫn tới, việc sai số > 0 and 3.2 Nhóm 2:Những tiêu chuẩn, lệ thuộc, vào trong bình phương sai số Những tiêu chuẩn,
trong nhóm này sẽ không, sử dụng hàm abs, nhưng lệ thuộc, vào trong bình phương của sai số; ta lần lượt có: MSE : trung bình bình phương sai sốMEDSE: Trung vị bình phương sai sốSSE: tổng bình phương sai sốRMSE : Căn bậc 2 của trung bình bình phương sai sốMSLE Mean squared logarithmic errorRMSLE: Root mean squared logarithmic errors ## Nhóm 3: Điều tra khảo sát, khảo sát điều tra, sai biệt tương đối của mô hình, 2 tiêu chuẩn,
trong nhóm 3 này sẽ không, thống kê sai biệt của mô hình, một phương thức thức
chủ quyền lãnh thổ and tuyệt vời và hoàn hảo nhất,, nhưng đánh giá và thẩm định, và
Nhận định và đánh giá, tương đối tỉ lệ giữa sai biệt của mô hình, and sai biệt nội tại của biến
công dụng phía phía trong quần thể RRSE Root relative squared error

Bài Viết: Mse Là Gì – Đánh Giá Mô Hình Hồi Quy Và Machine Learning Thể Loại: LÀ GÌ Nguồn Blog là gì: https://hethongbokhoe.com Mse Là Gì – Đánh Giá Mô Hình Hồi Quy Và Machine Learning

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *