machine-learning - 統計モデルの指標を解釈する

Question

RAE と RSE の値を解釈する方法を知っていますか? COD が 1 に近いほど良い兆候であることはわかっています。これは、ブーストされた決定木回帰が最適であることを示していますか?

Answer 1

RAE と RSE が 0 に近いことは良い兆候です...エラーをできるだけ低くしたいでしょう。モデルの評価の詳細については、この記事を参照してください。そのページから：

ここでの「誤差」とは、予測値と真の値との差を表します。予測値と真の値の差が負になる場合があるため、通常、この差の絶対値または 2 乗を計算して、すべてのインスタンスにわたる誤差の合計の大きさを取得します。エラー メトリックは、真の値からの予測の平均偏差という観点から、回帰モデルの予測パフォーマンスを測定します。エラー値が低いほど、モデルの予測精度が高いことを意味します。0 の全体的なエラー メトリックは、モデルがデータに完全に適合することを意味します。

はい、現在の結果では、ブーストされたデシジョン ツリーが最高のパフォーマンスを発揮します。それが十分かどうかを判断するのに十分なほど、私はあなたの仕事の詳細をよく知りません. 正直そうかもしれません。しかし、そうでないと判断した場合は、「Boosted Decision Tree Regression」モジュールで入力パラメーターを微調整して、さらに良い結果を得ることもできます。「ParameterSweep」モジュールは、さまざまな入力パラメーターを試して、最適化するパラメーターを指定することで、これを支援できます (質問で参照されている RAE、RSE、COD など)。簡単な説明については、この記事を参照してください。お役に立てれば。

PS ウェステロスのブラック カーボン レベルを調べてくれてうれしいです...サーセイも気にしないと思います。