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RMSE
用于
比较
两个
以上
的
数据
样本
?
python
、
pandas
、
scikit-learn
我想使用
RMSE
来
比较
两个
以上
的
数据
样本
(准确地说是10个)。我发现了这个函数,它
用于
比较
两个
数据
样本
,模型
的
实际
样本
和预测
样本
。我想知道我是否可以使用相同或相似的函数来一次性计算10个
数据
样本
的
RMSE
。
RMSE
= sklearn.me
浏览 34
提问于2021-08-24
得票数 0
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2
回答
基于目标范围
的
神经网络回归评价
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
regression
、
metrics
目前,我正在拟合一个神经网络来预测一个从1到10之间
的
连续目标。然而,
样本
在整个
数据
集中
的
分布并不均匀:目标为1-3
的
样本
代表性很低(仅占
数据
的
5%左右)。然而,它们具有很大
的
兴趣,因为目标的低范围是某种临界范围。 有没有办法知道我
的
模型是如何预测这些低范围
样本
的
呢?我知道,在进行多类分类时,我可以检查回忆,以了解模型在某个类上
的
表现。对于分类用例,我还可以在Ke
浏览 5
提问于2019-12-03
得票数 1
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1
回答
如何执行统计显着性测试来
比较
python中
的
输出值
python
、
pandas
、
dataframe
基本上我有这样
的
数据
: 12 |29 15 |39userid|age13 |3715|36 如何运行统计显着性检验,以检查该模型
的
性能明显优于基线预测?
浏览 1
提问于2022-04-23
得票数 1
1
回答
与评价不同
的
术语度量方法
machine-learning
、
predictive-modeling
、
model-evaluations
通常,当您已经根据未见
数据
(测试集)评估了您
的
模型,并且它
的
RMSE
与预测
RMSE
不同时,可以吗?有多大
的
差别是好
的
,如何知道这一点?
浏览 0
提问于2022-02-11
得票数 0
2
回答
哪一种度量更适合于增强方法
machine-learning
、
logistic-regression
、
gradient-descent
、
supervised-learning
、
boosting
我在一个包含30万个
样本
的
数据
集上工作,并试图将logistic回归(具有梯度下降)和
用于
二进制分类
的
LightBoost进行
比较
,以便选择更好
的
。
RMSE
?? LogLoss ??
浏览 0
提问于2019-04-16
得票数 1
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1
回答
不同尺寸多个测试集
RMSE
的
比较
machine-learning
、
error-handling
、
rmse
、
model-evaluations
我拥有的
数据
是一个时间序列
数据
(股票回报),我正在训练一个随机森林回归者。观察总数= 2499我
的
意思是,随着窗口大小
的
增加,测试集
的
大小会减少。窗口大小为500,测试集大小为1999。我认为同样
的
问题也适
浏览 0
提问于2021-08-13
得票数 0
1
回答
在H2O中训练
RMSE
高于验证
RMSE
validation
、
deep-learning
、
regression
、
h2o
我观察到
的
是,培训
RMSE
高于验证
RMSE
。我使用
的
是默认参数
的
模型,即
两个
隐层,每个层有200个神经元,没有l1/l2正则化。激活是整流器。没有Dropout补充说。我想知道如何在验证
RMSE
下面调优
两个
获得训练
RMSE
的
超参数?我正在使用单独
的
列车,验证和测试集.训练
数据
有1958826个
样本
,验证和测试集各有5
浏览 0
提问于2018-11-26
得票数 1
2
回答
使用sklearn进行
rmse
交叉验证
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
'neg_mean_absolute_error',np.mean(np.abs(scores)) 回归器是拟合
的
模型代码是正确
的
吗?我也很困惑,
rmse
能大于100吗?我从一些回归模型中得到了一些值,比如121。
rmse
是用来告诉你你
的
模型总体上有多好,还是只告诉你你
的
模型与其他模型相比有多好?
rmse
= 121
浏览 368
提问于2021-10-04
得票数 0
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1
回答
用GridsearchCV进行参数优化,但效果不佳
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我正试图为我
的
梯度增强回归值调整参数。def
rmse
(actual, predict): actualn_jobs=4, cv=5) tu
浏览 2
提问于2020-01-06
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1
回答
为什么随机森林或决策树不能提供100%
的
精度?以及如何处理中间
的
巨大噪音?
machine-learning
如果决策树试图根据属于相似类
的
最大数量
的
数据
来确定拆分,为什么它不能拆分这些特定
的
数据
,直到每个拆分中只有1个元素,这将导致100%
的
精度? ?
浏览 44
提问于2019-12-30
得票数 0
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1
回答
对一个普通
的
线性回归模型执行引导,使用我
的
数据
集
的
B=100引导树,并获得
RMSE
。
machine-learning
、
r
、
rmse
、
bootstraping
因此,我通过R学习机器学习,并且使用来自图书馆群
的
波士顿
数据
集。我在练习私酒。我已经进行了分析,以确定如何使用
数据
集
的
B=100重采样,从示例中平均提取许多不同
的
数据
点来构成引导重采样。接下来,我想做两件事--再次使用
数据
集
的
B=100结果执行普通线性回归模型
的
引导,并使用OOB
样本
来预测
RMSE
。同时,利用一个带有100个Bootstrap
样本
的
岭回归模型<em
浏览 0
提问于2020-04-22
得票数 0
3
回答
RMSE
对R-平方
machine-learning
、
regression
、
metric
问:
比较
不同型号
的
RMSE
或R-平方,哪一个是更好
的
衡量标准? 我搜索了一点--通常所有的博客都说这
两个
指标解释了一个不同
的
概念,R-平方是衡量模型解释了多少方差,
RMSE
给出了关于平均错误
的
提示。我
的
回答是:我认为
RMSE
可以用来
比较
训练错误和验证错误,基本上可以判断模型是否适合。这也将说明
两个
模型在未知
数据
上
的
表现如何,但R平方只表示模型匹配
浏览 0
提问于2021-08-29
得票数 1
2
回答
为
两个
数据
集学习机器学习脚本
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
regression
这里没有太多
的
智慧..。但是我有一个脚本,它将用for i in range循环编译和测试算法两次,以查看根均方误差是否有任何变化。 是否有可能修改循环将
用于
测试
两个
不同
数据
集
的
代码?例如,df将首先运行一次编译
rmse
,然后df2可以运行编译
rmse
,然后我可以
比较
/打印两者之间
的
rmse
。这
两个
数据
集都有相同
的
['Demand']
浏览 1
提问于2020-02-20
得票数 0
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1
回答
为什么在以下情况下,分布式深度学习能够提供比非分布式深度学习更高
的
精度(更低
的
误差)?
deep-learning
、
tensorflow
、
distributed
问题编辑:每个员工和非分布式DL使用1000个
样本
作为培训集,相同
的
小批量大小为200。每个员工使用500个
样本
作为培训集(前500个
样本
用于
工人1,其余500个
样本
用于
工作人员2),非分布式DL使用1000个
样本</e
浏览 0
提问于2018-11-05
得票数 0
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1
回答
rmse
值可以有多高?
machine-learning
、
regression
在解决机器学习问题时,我从
两个
不同
的
回归子中得到了R平方
的
两个
值,即0.9999和0.9769。那么,哪一个应该去做,因为两者都可能导致过度适应?提前感谢
浏览 0
提问于2019-04-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
RMSE
低于MAE
的
原因是什么?
machine-learning
、
rmse
我在我
的
数据
集中使用了一些机器学习算法,我发现我
的
RMSE
比MAE低。这类典型场景最常见
的
原因是什么?因为根据我
的
理解,
RMSE
通常比MAE高。但如果我错了,是否真的有可能有一个较低
的
RMSE
和更高
的
MAE?(例如:
RMSE
: 26,MAE : 36)
浏览 0
提问于2020-03-14
得票数 0
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1
回答
在尝试运行Adjt时获取ValueError: Found变量,
样本
数不一致:[248,1239]。R平方和
RMSE
python
、
pandas
、
machine-learning
、
random-forest
我是
数据
科学和随机森林
的
新手,当然,在将随机森林应
用于
(1239,29)
数据
集之后,我一直试图找到调整
的
R平方和
RMSE
。X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 1) 在将随机森林应
用于
数据
集中之前时,我得到
的
错误不是OLS模型中
的
错误。在check_consistent_len
浏览 6
提问于2020-11-04
得票数 2
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1
回答
R包插入:如何访问培训和测试
数据
的
结果?
r
、
machine-learning
、
regression
、
r-caret
= data, method = "lm", preProcess = c("center", "scale"),它
的
输出如下Resampling results: 6048.516 0.7443666 4203.6531.)卡雷特正在进行20倍
的
交叉验证。是存储在中
的
所有
浏览 7
提问于2022-12-04
得票数 0
2
回答
RMSE
与nDCG评价推荐系统
的
差异
machine-learning
、
recommender-system
、
model-evaluations
在评估推荐系统时,
RMSE
和nDCG给出了什么样
的
错误度量,以及我如何知道何时使用其中一种而另一种?如果你能给出一个例子,什么时候使用每一个,这也是很好
的
!
浏览 0
提问于2014-06-14
得票数 9
回答已采纳
1
回答
在pls R交叉验证中如何计算R2和
RMSE
r
、
cross-validation
、
pls
我正在用Mevik (2007)
的
pls软件包做偏最小二乘回归。具有10折交叉验证
的
模型如下:然后,我可以使用以下命令打印精度,如R2或
RMSE
:其中xcomp是组件
的
最佳数量。例如,R2
的
结果如下所示:
浏览 7
提问于2018-04-23
得票数 2
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