Qu'est-ce que l'erreur de prédiction dans la régression?
Qu'est-ce que l'erreur de prédiction dans la régression?

Vidéo: Qu'est-ce que l'erreur de prédiction dans la régression?

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Vidéo: Comprendre la régression linéaire en 3 minutes 2024, Novembre
Anonim

Erreur de prédiction quantifie l'une des deux choses: dans régression analyse, c'est une mesure de la façon dont le modèle prédit la variable de réponse. En classification (apprentissage automatique), il s'agit d'une mesure de la qualité du classement des échantillons dans la bonne catégorie.

À cet égard, quelle est l'erreur de prédiction?

Erreurs de prédiction sont définis comme les différences entre les valeurs observées de la variable dépendante et les prédit les valeurs de cette variable obtenues à l'aide d'une équation de régression donnée et les valeurs observées de la variable indépendante.

De même, comment calculez-vous l'erreur de prédiction ? Les équations de calcul de pourcentage erreur de prédiction (pourcentage erreur de prédiction = valeur mesurée - prédit valeur valeur mesurée × 100 ou pourcentage erreur de prédiction = prédit valeur - valeur mesurée valeur mesurée × 100) et des équations similaires ont été largement utilisées.

De plus, qu'est-ce que l'erreur de prédiction en statistique ?

UNE erreur de prédiction est l'échec d'un événement attendu. Erreurs de prédiction , dans ce cas, pourrait se voir attribuer une valeur négative et prédit résultats une valeur positive, auquel cas l'IA serait programmée pour tenter de maximiser son score.

Qu'est-ce qu'une bonne erreur standard dans la régression ?

Erreur standard du régression . Environ 95 % des observations doivent se situer dans la plage de plus/moins 2* erreur standard du régression du régression ligne, qui est également une approximation rapide d'un intervalle de prédiction de 95 %.

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