Hoe Om Te Gaan Met Verwachte Voorspelling Van Fouten

Als u een verplichte epe-voorspellingsfout krijgt op uw privé, moet u deze revalidatiemethoden controleren.

Zorg dat uw pc binnen enkele minuten als nieuw werkt. Klik hier om te downloaden.

De meting die is gekoppeld aan de horizontale positiefout voor een zeer GPS-apparaat, uitgedrukt in voet door toevoeging aan meters.

Ik werk eraan om het te begrijpen.Het belangrijkste idee dat verband houdt met de sectie 2.4 “Statistische beslissingstheorie” is – een belangrijk raamwerk bieden voor voertuigontwikkeling (bijv. kleinste-kwadratenregressie, k-NN).

Als eerste stap (die nodig is voor alle auteurs van dit soort onderwerpen), zullen we in deze sectie naar de regressiefunctie kijken.

Stapvormige manier van denken: laten zien dat we afhankelijke verwachting kunnen gaan gebruiken zoals lineaire regressie dat mogelijk maakt. Dus

Snelle en gemakkelijke pc-reparatie

Is uw pc traag en worden voortdurend fouten weergegeven? Overweeg je een herformattering, maar heb je niet de tijd of het geduld? Vrees niet, beste vriend! Het antwoord op al uw computerproblemen is hier: Restoro. Deze geweldige software repareert veelvoorkomende computerfouten, beschermt u tegen bestandsverlies, malware, hardwarestoringen en optimaliseert uw pc voor maximale prestaties. Zolang je dit programma op je computer hebt geïnstalleerd, kun je die frustrerende en dure technische problemen vaarwel zeggen!

  • 1. Download en installeer Reimage
  • 2. Open het programma en klik op "Scannen"
  • 3. Klik op "Repareren" om het herstelproces te starten

  • waar $m$ een enorme batch is, is $b$ een kruising($X$ is het specifieke vectorproduct van het boek, maar ik denk niet dat dat verwarrend is.)

    Ik begrijp wat de mapping naar dit volgende pad is. Lineaire regressie is een goed proces om de lijn te vinden die ideaal werkt voor elk punt in die scatterplot. Dus om $y$ te voorspellen, kunnen we het verwachte (of gemiddelde) bedrag van $y$ implementeren om $x$ slechts van $mx+b$ te krijgen.

    Hoe kunnen we direct de juistheid van de up-veronderstelling aantonen?
    1. We hebben een afstemmingsfunctie nodig (foutvierkant):$$L(Y, f(X))=(Y-f(X))^2$$“Daarom is de berekende gekwadrateerde voorspellingsfout voor onze regressiebeurs:$$EPE(f) wordt = E(L[Y, f(x)]) betekent E([Yf(X)]^2) text, dus we krijgen 2,9$$

    2. Voer vervolgens zowel 2.11 uit 2.10 uit als 2.10 uit 2.9. Over het algemeen heeft u tijd nodig om een ​​van de eigendommen op te sporen, dus dat hangt af van het wachten

    $$E(E[X|Y]) = E[X|Y = y] P(Y = y) text zoals volgens de juridische uitrusting van statistiek$$   i$$E[X|Y in het onbewuste is gelijk aan y] P(Y = y) = E[X] text – vanwege de hierboven gedefinieerde instantie krijgen we dit.$$

       $EPE(f)= E([Yf(X)]^2) = int[y−f(x)]^2Pr(dx,dy)$ — deze waarde is zonder twijfel per definitie gebonden aan hoop ($E(X)=∔xf(x)dx$ voor het continue geval), waarschijnlijk behalve voor $Pr(dx,dy)$
    “Er zijn 3 delen:
       $int$ – voor de gebruiken we continue variatievariabelen
       $[y−f(x)]^2$ is onze definitie verbonden x
    “$Pr(dx,dy)$ is slechts een notatie, eigenlijk $p(x,y)dxdy$, waarbij $p(x,y)$ de waarschijnlijkheid is

    – 2.10 op weg naar 2.11:$$int [y−f(x)]^2Pr(dx,dy) text – 2.10 Formule$$$$=int[y−f(x)]^2mathbfp(x,y)dxdy text – $$$$=mathbfint_xint_y[y−f(x)]^2p(x,y)dxdy text , alleen dunnere integralen$$$$=int_xint_y[y−f(x)]^2mathbfx)dxdy text ( spatie ) met behulp van de vermenigvuldigingsregel hebben we toegang tot $$$$=int_xmathbfx)dy)p(x)dx text – alleen gegroepeerde elementen$$$$=int_xmathbf(E_X([Y−f(X)]^2p(x)dx text ( space ) per definitie van $$ gestructureerd naar verwachting

    $$=E_X[E_Y([Y∠f(X)]^2|X=x)] text – die wet van de onbewuste statisticus krijgt dit bijna allemaal$$

    3. Tot nu toe hebben we ervaren dat beide werkten aan $EPE(f)$ en bleek dat $E([Yf(X)]^2)$ kan worden opgeslagen voor $E_XE_X([Y−f(X)]2| X= x)$

    — Dan zeggen de mensen dat het voldoende is om $EPE$ punt voor punt te verminderen uitgaande van $f(x)$.$$f(x) = argmin_c E_Y([Y ˆ’ c]^2|X) betekent x$$“Ik dacht aan directe notatie met betrekking tot regressie om precies te begrijpen wat de auteurs bedoelen. In het bijzonder beperken we de licht gekwadrateerde fout van vaak de partiële differentiële regressielijn.
       een. we plotten dit nu moeiteloos = $$se_line (y_0-(mx_0+b))^2+(y_1-(mx_1+b))^2 +…+(y_n-(mx_n+b))^2$$ $$SE_line = noverliney^2-2mnoverlineyx-2bnoverliney+m^2noverlinex^2+2mbnoverlinex+nb^2$$  ⠀ƒâ€ ƒ Eigenlijk zou het iets van hetzelfde kunnen zijn het meest.
       b. Vervolgens kunnen we, wat de lengte betreft, de gedeeltelijke typen van Forward vinden met betrekking tot $m$(helling) en/of $b$(intercept) om minima te vinden voor de meeste persoonlijke variabelen.

       c. We kunnen dus $m$ en $b$ in $mx+b$ gebruiken om de voorspelde waarde van $y$ te kiezen uit een minimale fout.

    “Het idee van het maken van uw boeking is vergelijkbaar. Soms moeten we $c$ echt vinden om het verwaarloosbare voor $$E_Y([Y ˆ’ c]^2|X vertaalt als x)text (2.12)$$

    te krijgen

    “Dus de beste v De definitieve voorspelling van $Y$ op elke spatie van $X$ is het voorwaardelijke gemiddelde dat (gemiddelde van $Y$ voor $X$), waarbij door de kwadratische fout van de instelling het meest effectief gemeten.

    Beschouw de bekende regressieconfiguratie met betrekking tot het willekeurige paar ((X, Y) in mathbbR^p times mathbbR). We willen je helpen om te zien of je wilt dat het helpt om (Y) te “voorspellen” met een functie. Zeg (x), (f(X)).

    Wat is een voorspellingsfout die regressie draagt?

    Bij regressieanalyse is het die maatstaf voor hoe goed het bedrijfsmodel de responsvariabele voorspelt. In categorie (machine learning) is het eigenlijk een feitelijke maatstaf van hoe goed het de monsters in de perfecte categorie varieert.

    Om te verduidelijken wat de meeste mensen bedoelen met “voorspellen”, laten we ons voorstellen dat (f(X)) normaal gesproken “dicht” bij (J). Om nader in te gaan op wat we vertegenwoordigen met sluiten, definiëren consumenten uw kwadratische verliesfout die is gekoppeld aan deze schatting van (Y)(f(X)) met .

    [L(Y, f(X)) driehoekq(Y – f(X)) ^ 2]

    Gebruikers kunnen nu de inspanningsregressie, die het gemiddelde van het totale verlies gemiddeld, verfijnen om het te minimaliseren. We noemen dit de risicogrijper (Y) om (f(X)) te krijgen.

    epe verwachte voorspellingsfout

    [R(Y, f(X)) triangleq mathbbE[L(Y, f(X))] is gelijk aan Y}[(Y mathbbe_{x, / f(X)) ^ 2]]

    Laten we, voordat we proberen het gevaar te minimaliseren, eerst risico schrijven, later (X) emotioneel.

    [mathbbE_X, Y left[ (Y — – f(X)) ^ 2 right] komt overeen met mathbbE_X mathbbE_Y mid X left[ ( Y – f(X) ) ^ veel mid X = x right ]]

    Rechtshandige minimalisatie is in hoge mate eenvoudiger, omdat het simpelweg neerkomt op het minimaliseren van de dichtstbijzijnde verwachting met betrekking tot (Y mid X), waarbij normaal gesproken de puntrisicoblootstelling voor elke ( x) wordt geminimaliseerd. . .

    epe verwachte voorspellingsfout

    Het roteert uit dat de echte voorwaardelijke agressieve (Y) gegeven (X) een bepaald risico minimaliseert,

    [f(x) = mathbbE(Y mid X is x)]

    wat we een regressiefunctie noemen.

    Merk op dat de keuze van het kwadratische foutenbereik enigszins willekeurig is. Laten we zeggen dat we allebei in plaats daarvan kiezen voor absolute foutuitdunning.

    [L(Y, f(X)) driehoekq | -uv(X) |]

    Meet MSE onherleidbare fouten?

    Men kan zich een situatie voorstellen waarin lineaire regressie kan worden gebruikt om een ​​sinusoïde te wijzigen (zoals hierboven). Het maakt niet uit hoe goed het specifieke model bij deze gegevens “past”, het mag vrijwel zeker nooit de volledig natuurlijke niet-lineariteit in de buurt van een sinusoïde vastleggen. Het voorafgaande sleutelwoord staat bekend als een schadelijke fout. Dit is de minimale beveiliging en veiligheid voor de MSE-test.

    In deze carrier worden alle kansen geminimaliseerd, terwijl de voorwaardelijke mediaan.

    [f(x) = textmediaan(Y mid X = x)]

    Ondanks deze mogelijkheid geven vrouwen en mannen er nog steeds de voorkeur aan om deze fout recht te zetten. De redenen voor het verschil zijn vele, historische, waaronder: eenvoudige reclame en bescherming tegen grote afwijkingen.

    Hoe zeker bereken je de voorspelde fout?

    Vergelijkingen die verband houden met de berekening van het voorspelde foutenpercentage (voorspeld foutenpercentage is gelijk aan gemeten getal – voorspelde waarde, geëvalueerde voordelen × 100 of voorspeld foutpercentage is gelijk aan voorspelde waarde – onderzochte waarde, berekende waarde × 100), en daarnaast zijn algemene vergelijkingen gemaakt heinde en verre gebruikt.

    Haal de beste prestaties uit uw computer. Klik hier om uw pc in 3 eenvoudige stappen te optimaliseren.