machine-learning - 機械学習で使用される「相対絶対誤差」と「ルート相対二乗誤差」の式 (Weka によって計算されたもの)

Question

オープン ソースのデータ マイニング ソフトウェア Weka (Java で記述) で、線形回帰のようなデータ マイニング アルゴリズムを実行すると、Weka はモデルと、テスト データのメトリックを評価するモデルを返します。

次のようになります。

Correlation coefficient                  0.2978
Mean absolute error                     15.5995
Root mean squared error                 29.9002
Relative absolute error                 47.7508 %
Root relative squared error             72.2651 %

「相対絶対誤差」と「ルート相対二乗誤差」の式は何ですか? 私はそれを理解することはできません。このメトリクスを使用して、Matlab で独自のアルゴリズムを評価したいと考えています。

Answer 1

このプレゼンテーションのスライド 22から、ウィッテンを引用すると、式は次のとおりです。

相対絶対誤差

平方根相対二乗誤差

と

• 実際の目標値: a1 a2 … an
• 予測目標値: p1 p2 … pn

Answer 2

Root Relative Squared Error の式は、実際には Relative Squared Error の式です。Weka の出力を取得するには、この式の平方根を取得する必要があります。