問題タブ [mean-square-error]

SNR (db) と MSE のプロットを生成するロジックを理解するのが困難です。ノイズ パワーを変化させると、信号対ノイズ比 (SNR) が異なります。TMSE の式は、独立した実行で平均化されます。

ごとSNRに、生成しNEval = 10 time seriesます。SNR が [0:5:50] の範囲にある場合、SNR と MSE のグラフを正しくプロットするにはどうすればよいですか? 以下は疑似コードです。

次のデータのサンプルがあるとします: 3,6,13,27,9,14,8,6

a) 最小 MSE 推定量を構築します。b) 公平であることを示す。c) 推定器を使用して 9 番目の観測を予測する

私はトーチが初めてです。最近、トーチを使用して多重線形回帰を実行しようとしています。しかし、エラーは常に無限大であり、ナンです。

最初の 2 つのエラーについては、明らかに増加しています。これが私のコードです。

この問題を解決するにはどうすればよいですか? そして、ロジスティック回帰のトレーニングにも同じ方法を使用します。結果はこれよりも優れているようです。しかし、まだ十分ではありません。何か問題がありますか？どうもありがとう。

上記の方法は両方とも、予測の精度が高いため、より良いスコアを提供しますが、それでもクロスエントロピーが優先されます。それはすべての場合ですか、それとも MSE よりもクロスエントロピーを好むいくつかの特殊なシナリオがありますか?

lasso2 パッケージの前立腺がんデータに対してさまざまな回帰モデルを実行しようとしています。Lasso を使用すると、平均二乗誤差を計算する 2 つの異なる方法が見つかりました。しかし、それらは私にまったく異なる結果をもたらすので、私が何か間違ったことをしているのか、それともある方法が他の方法よりも優れていることを意味するのかを知りたいですか?

したがって、これらは両方の MSE で得た出力です。

そして、それらはかなり異なります。誰も理由を知っていますか？ご協力いただきありがとうございます。

サミュエル

私は現在、テンソルフローを使用してニューラル ネットワークを作成しています。データセットが小さい場合はすべて期待どおりに機能することがわかりましたが、サンプル数を増やすとすぐに、コスト関数の nan を取得し始めます。これを AdamOptimiser に渡す際に mean_squared_error メソッドを使用しています。また、管理しやすいチャンクになるようにデータをバッチ処理しています。

現時点ではコードを貼り付けることができる場所にいないため、特定のエラーに関する回答を探していませんが、大規模なデータセットでこれらの結果が得られる場合があるのではないかと考えています。私には少し奇妙に思えるでしょう。私のデータに問題がある可能性が高いと思われますが、これにはまったく慣れていないため、どこから調べればよいかわかりません。アドバイスをいただければ幸いです。

更新： それは確かに私のデータでした。いくつかのナンがすべてを破損していましたが、データセットが非常に大きかったため、それらを見つけるのは困難でした. とにかく、今すぐすべてをクリーンアップする必要があります。コスト関数を計算するときにこれで問題が解決するかどうかをお知らせします。

更新 2: ナンを含む行を除外した後、これは機能するようになりました。助けてくれてありがとう