ko en ko ko ko ja en en zh en pt ko ko nl nl ko de fr hu ko sl ko en ko ko ko en ko en en ko en en nl ko ko en ko en ko en en en en en el el ko ko en ko en en ko it ru ru pl pl ko en it it el el en en en en nl ko en es es ko de de de ko ko ko en ko ko te ko ko es nl ko ko ko ko ko zh en en en en pt fr en en kn en sv fr en en en en en es fr en en en fr ja en en en en en en en en en fi en hu pt hbs_lat ru en en en en pl ko ko ko ko ko ko ko zh en en pt en en en uz en en fr eo sv en en en es en en en en en en ja en it hu ja eo en de en ko ko en en
편향-분산 분해 : 예측 된 제곱 예측 오차에 대한 항으로 돌이킬 수없는 오차 프로세스를 고려합니다 Y=f(X)+eY=f(X)+e Y = f(X) + \varepsilon 와 E(e)=0E(e)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0 - How IT
Hastie et al. “통계 학습의 요소” (2009)는 데이터 생성 프로세스를 고려합니다
이 시점에서 예상되는 제곱 예측 오차의 다음과 같은 바이어스-분산 분해를 제시합니다. x0
오류 (엑스0)= E ( [ y−에프^(엑스0)]2| 엑스=엑스0)= …=σ2e+편견2(에프^(엑스0) ) + Var (에프^(엑스0) )= 참을 수없는 오류 +편견2+ 분산 .
내 작품에서 나는 지정하지 않는다 에프^( ⋅ )
질문 : 용어를 찾고 있습니다
나는 환원 가능한 오류를 제안한다 . 이것은 또한 단락에서 채택 된 용어입니다 2.1.1 가레스, 위튼, Hastie & Tibshirani, 통계 학습에 대한 소개 , 기본적으로 그들이 사용하는 사실을 제외하고 ESL + 아주 멋진 R 코드 실험실의 단순화 (인 책 attach그러나 아무도 완벽하지는 않습니다. 아래에이 용어의 장단점이 나와 있습니다.
우선, 우리는 우리가 가정 할뿐 아니라 ϵ
ND 판, 12 번째 인쇄). 그럼 물론ϵ
돌이킬 수없는 오류 라고 합니다 .
유추하여, 오류의 나머지 부분을 정의하는 것이 자연스러워 보입니다. Err(x0)−σ2ϵ
환원 오류 입니다. 이제이 용어는 다소 혼란스러워 보일 수 있습니다. 사실, 데이터 생성 프로세스에 대한 가정 하에서 우리는 다음을 증명할 수 있습니다.
따라서, 환원성 오차 는 다음의 경우에만 0으로 감소 될 수있다 E[Y|X=x]∈H
기본적으로, 환원은 의 의미가 아닌 의미 zeroable 반드시 임의적으로 작게하지 않더라도, (! 우웩) 만 감소시킬 수있는 오류의 일부를 의미한다. 또한 원칙적으로이 오류는 확대하여 0으로 줄일 수 있습니다.H
모든 실제 발생이 올바르게 모델링 된 시스템에서 남은 것은 노이즈입니다. 그러나 일반적으로 노이즈보다 데이터에 대한 모델 오류의 구조가 더 많습니다. 예를 들어, 모델링 바이어스와 노이즈만으로는 곡선 잔차, 즉 모델링되지 않은 데이터 구조를 설명하지 않습니다. 설명 할 수없는 분수의 총합은1−R2
독립적으로 오류 를 말하고 싶다면n
, 그렇게 말해봐. IMHO는 오류를 모두 되돌릴 수 없기 때문에 비 환원성 속성은 그것이 조명하는 것보다 더 혼란스럽게 할 정도로 오도됩니다.
왜 “환원성”이라는 용어를 좋아하지 않습니까? 그것은 환원 의 공리 에서와 같이 자기-참조 적 타우 톨 로지에서 나온다 . 나는 Russell 1919에 동의 한다. “저는 환원의 공리가 논리적으로 필요하다고 믿는 어떤 이유도 보지 못합니다. 이것이 가능한 모든 세계에서 그것이 사실이라고 말하는 것의 의미입니다. 그러므로 논리는 결함이다 … 모호한 가정이다. “
다음은 불완전한 물리적 모델링으로 인한 구조화 된 잔차의 예입니다. 이것은 스케일링 된 감마 분포, 즉 감마 변이체 (GV)의 보통 최소 제곱 피팅에서 신장 사구체 여과 된 방사성 의약품의 방사능의 혈장 샘플까지의 잔차를 나타낸다 [ 1 ]. 삭제 된 데이터가 많을수록 (n=36
주목할 것은, 5 분에 첫 번째 샘플을 떨어 뜨릴 때, 초기 샘플을 60 분으로 계속 떨어 뜨리는 것처럼 순차적으로 물리학이 향상된다는 것입니다. 이것은 GV가 결국 약물의 혈장 농도에 대한 좋은 모델을 형성하지만 초기에 다른 일이 진행되고 있음을 보여줍니다.
실제로, 하나가 두 개의 감마 분포와 관련이있는 경우, 하나는 초기, 약물의 순환 전달, 그리고 하나는 기관 제거를 위해, 이러한 유형의 오류, 물리적 모델링 오류는 1%
2 ]. 다음은 그 회선의 예입니다.
후자의 예에서, 제곱근 대 시간 그래프의 경우 y
이 글은 stats 카테고리에 분류되었고 bias, forecasting, prediction, terminology, variance 태그가 있으며 소장 마님에 의해 2022-08-08에 작성되었습니다.
← [] 연산자 대신 포인터 산술을 통해 배열 요소에 액세스하는 것을 참조하는 것이 좋지 않습니까? 위해 포인터를 전혀 만들지 하드 드라이브 폴더를 기반으로 iTunes에서 재생 목록 생성 구조가 있다고 가정하십시오. C:\MP3s\Doctor Who Music C:\MP3s\Star Wars Music 모든 →
데스크탑 또는 폴더에서 파일에 대한 링크 만들기 탐색기)가 열려
CLI를 통해 WPA2- 엔터프라이즈 연결에 연결 (데스크탑 없음) 연결에 연결하는 데 필요한 설명을
dnsmasq 순환 루프 오류 어딘가에 구성이없는 것을
“연결 프로그램”목록을 제거 / 변경하려면 어떻게합니까? 하나를 제거하고
저는 관리자입니다. 업무 관계 및 프로그래머와의 의사 소통을 어떻게 개선 할 수 있습니까? [닫은] 5 년 동안 여러
Proudly powered by WordPress