問題タブ [mean-square-error]

これが可能かどうかはわかりませんが、質問を説明させてください

以下の配列があると想像してください

今私が計算したいのは以下です

ループで作ることもできますが、手っ取り早い方法はないかと思います。

スケール 0.25 で画像のサイズを変更し、スケール 4 を使用して拡大しました。

imageOriginalとの間の平均二乗誤差を計算したいimageGeneratedので、高さ x 幅の値は同じでなければなりません。ただし、縮小および拡大操作の後、分割のために画像サイズがわずかに変化します。

例えば;

のサイズimageOriginal は 4811 x 6449 で、 のサイズimageGeneratedは 4812 x 6452 です

imageGeneratedダウンスケール操作とアップスケール操作を行って同じサイズにしimageOriginal、それらの間の平均二乗誤差を計算するにはどうすればよいですか?

回帰にランダムフォレストを使用しようとしました。元のデータは 218 行 9 列のデータ フレームです。最初の 8 列はカテゴリ値 (A、B、C、または D のいずれか) で、最後の列 V9 には 10.2 から 999.87 までの数値があります。

元のデータの 2/3 を表し、ランダムに選択されたトレーニング セットでランダム フォレストを使用すると、次の結果が得られました。

分散パーセンテージが高いということは、モデルが優れていることを意味するのかどうかはわかりません。また、MSE が高いので、回帰モデルがあまり良くないのではないかと思います。上記の結果を読み取る方法について何か考えはありますか? モデルが良くないということですか？

2 つの行列間の平均二乗誤差を計算するための numpy の方法はありますか?

検索してみましたが、見つかりませんでした。別名義ですか？

そうでない場合、どのようにこれを克服しますか？自分で書いたり、別のライブラリを使用したりしますか?

18 の母集団を持つデータセットがあります。各集団には複数の個体があり、各個体には「色」の呼び出しがあります。ペアワイズ MS-within と MS-aming を取得するために、母集団を主因子とする一元配置 ANOVA で一度に 2 つの母集団のみを比較したいと思います。

次のコードを使用して、オムニバス ANOVA から MS を抽出する方法を知っています。

最初に被験者間 MS (PopColor$Pop) を生成し、次に被験者間 MS (残差) をそれぞれ生成します。

1. すべての母集団間ですべてのペアワイズ一元配置分散分析を実行し、MS 内および MS 内を抽出する do ループを作成する方法はありますか?
2. 次に、2 つの MS 値を各比較から独自の対称行列に移動したいと思います。1 つは人口でラベル付けされた被験者間 MS 行列で、もう 1 つは人口でラベル付けされた被験者内 MS 行列です。これらは、Population 名と同一の列名と行名を持ちます。

以下は、6 つの母集団を持つ私のデータのサブセットです。

どんな助けでも大歓迎です！ありがとう！

Netlab パッケージの が平均二乗誤差を計算してmlperrいるのだろうか。ドキュメントには、出力のユニット活性化関数に依存していると記載されています。それはどのように理にかなっていますか？そこから独立すべきではないか。

のソースコードmlperrも読み取ろうとしましたが、これが MSE エラー関数であると思わせるような兆候は見られませんでした。

洞察を提供できる Netlab の専門家はいますか? ありがとう！:)

皆さんが元気でありますように。2 つの質問があります。1) 私の深いネットワークでは、望ましいターゲット出力は、class1 では [1,0]、class2 では [0,1] です。ただし、数千のエポック (2000、3000) の後、最適な MSE は 0.234 になり、3000 エポックを超えた後もほぼそこにとどまります。最終的な出力ニューロンは、両方のクラスで [0.498,0.5123] のままです。その上、クラス 1 では [1,0]、クラス 2 では [0,1] に向かうことはできません。トレーニング結果を改善するにはどうすればよいですか。2) -2 から 2、-0.2 から 0.2 の間のランダムな重み、および手動で割り当てたその他の固定重みを使用しました。しかし、それが結果であり、ほぼ同じ状況で停止します。私の結果を改善するための提案...よろしくお願いします....

より大きなコードの一部である次の短いコード例では、MSE を調べることによって関数がどの程度評価されたかを決定するパフォーマンス メトリックである平均二乗誤差を見つけようとしています。MSE の値を下げると、評価された出力が真の結果に近づきます。10 個の異なるデータ セットを使用して実験を 10 回繰り返し、すべてのデータ セットの中で最小のエラーを記録します。このプロセス全体が 100 回実行されます。データは、サイズが 10*3 の行列です。つまり、それぞれ 3 つの要素を含む 10 個のデータ サンプルです。

平均二乗誤差、平均二乗誤差、最小誤差の計算方法に疑問があります。最後に、X 軸 = 関数評価の数、Y 軸 = の誤差の減少曲線を示すグラフをプロットしてMinimumErr、プログラムの 100 回の試行で誤差関数が滑らかに減少することを示すことに関心があります。助けてください

各要素が平均二乗誤差である配列 A があります。A の平均を計算するにはどうすればよいですか?

A の要素の単純な平均を行う場合 (そうすれば、平均の平均を取得する必要があります)、それは正しい操作ですか? そうでない場合、なぜですか？そして、解決策は何ですか？

注: A の要素は、0 ～ 1 の範囲の実数です。

2 つの単純なクラスタリングと分類タスクに K-means と MLP アルゴリズムを使用します。多くの文献を検索したところ、一部の研究者が MSE やその他の RMSE を適用して方法とその結果を比較していることがわかりました。

クラスタリング/分類のパフォーマンス測定において、MSE と RMSE の間に論理的および理論的な違いはありますか?

たとえば、データセットが [0...1] の間で正規化されているか、正規化されていない場合、どちらが適切でしょうか? MSE/RMSE は特徴の正規化に依存しますか? または任意のスケール？