我复制了示例。
该示例试图提高RMSE (更低->更好)。
我有限的理解是,CatBoost将试图在幕后最小化LogLoss。在这个例子中,较低的LogLoss似乎与较低的均方根相关。
RMSE on validation datset when 0 harmful objects from train are dropped: 0.25915746122622113
RMSE on validation datset when 250 harmful objects from train are dropped: 0.25601149050939825
RMSE on validati
嗨,我是Matlab的新手,我很难理解均方误差背后的逻辑。我已经得到了一个信号,我可以生成它并计算出信号的SNR,有没有办法找到原始信号和SNR信号之间的均方误差?
% Number of Samples.
n = 1:512;
% Given Signal
signal = exp(-5*(n-250).^2/100000).*cos(pi*(n-250)/6);
% Range of SNR
Snr = 30:-5:-10
% Calculate and display MSE between the original signal and noisy signal
?
为什么h2o.randomforest在训练多项式分类问题时,要计算袋外样本的均方误差?
我也用h2o.randomforest做过二分类,它用来在out of bag sample和training上计算AUC,但对于多分类随机森林计算均方误差,这似乎很可疑。请看这张截图。
我的目标变量是一个包含4个因子水平model1,model2,model3和model4的因子。在屏幕截图中,您还会看到这些因素的混淆矩阵。
有人能解释一下这种行为吗?
我使用以下代码:
import autokeras as ak
regressor = ak.StructuredDataRegressor(max_trials=100)
regressor.fit(x=train_dataset.drop(columns=['MPG']), y=train_dataset['MPG'])
# Evaluate the accuracy of the found model.
print('Accuracy: {accuracy}'.format(
accuracy=regressor.evaluat
H20在中表示,回归gbms的特征拆分是基于平方误差的减少。
这个平方误差是基于节点残差,即(resid - mean resid)^2,还是真实的响应,即( response - mean response)?我用的是伽马/泊松分布。
在伽马/泊松的情况下,损失就是偏差,那么为什么要使用平方误差呢?