rmse值特别大
@宰居4108：matlab拟合结果,sse很大,但是R - square接近于1了 -
舒鸦18769395677…… 拟合结果的好坏中重点应该是看R-square,愈接近1,拟合也最理想.其次,看RMSE 均方根误差是否最小.
@宰居4108：评估结果时,如果数据值很大,算出来的均方根很大,该怎么办 -
舒鸦18769395677…… Excel 用Stdev计算均方根误差RMSE和用公式(见附图)计算的结果是一样的. 公式计算需注意根号中的分母是n-1而不是n. {1,2,3,4,5}的RMSE用Excel的Stdev计算结果与公式计算结果都是1.
@宰居4108：matlab nlintool rmse=700 大不大 -
舒鸦18769395677…… :function f=RMSE(h1,h2) %RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差 %input must be a imagehandle 输入图像句柄 %image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数 % example % 标准图像 h1 %
@宰居4108：刚入门数据挖掘的小白.在训练过程中的training rmse和valid rmse是什么? -
舒鸦18769395677…… 你这么考虑吧,训练集是拿数据让你建模,模型建立之后,需要进行验证,这一整套做成了一个pipline 这些指标什么用呢? 训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况,不过机器学习会有一个泛化的指标,并不是说你在训练集上的误差越小越好,当小到一定程度时候,会出现过学习的现象,也就是说,我用验证集来验证的时候,误差反而大了,那这个时候,就需要做个平衡了 不过现在也有很多用于提升泛化性能的一些手段了,比如增加正则化项等等
@宰居4108：stepwise如何找出rmse最小的数值 -
舒鸦18769395677…… 再1、RMSE(均方根误差)即标准误差: 假如数据在A1:Z1 标准方差用函数=STDEV(A1:Z1) 方差用函数=VARA(A1:Z1) 2、MRE(平均相对误差) Excel/函数/统计/STDEV(Sd) 计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再*100%就可以了. 不晓得对不?
@宰居4108：人工神经网络怎么比较优劣 -
舒鸦18769395677…… 如果你的输入样本足够大,即使初始权值随机取(0,1),最终拟合误差差别都不会很大.如果没有足够多输入样本,那就比较不同隐层节点输出结果的RMSE和PEARSON系数,取系数最大、误差最小时的节点数当做隐层节点数.说白了就是一个字“试”.
@宰居4108：摩尔气体常数的测定实验中使得测得的值比通用值大的原因 -
舒鸦18769395677…… 1气体未足够冷却至室温,使生成气体体积偏大,从而R偏大 2气体读数不准确
@宰居4108：将高频信号发生器输出的载波信号用示波器直接测量时,为什么测量值与输出值相差很大? -
舒鸦18769395677…… 信号发生器的输出阻抗为50欧,但直接连到示波器上时,没有进行阻抗匹配的话,测量值与输出值是不同的.
舒鸦18769395677…… 拟合结果的好坏中重点应该是看R-square,愈接近1,拟合也最理想.其次,看RMSE 均方根误差是否最小.
@宰居4108：评估结果时,如果数据值很大,算出来的均方根很大,该怎么办 -
舒鸦18769395677…… Excel 用Stdev计算均方根误差RMSE和用公式(见附图)计算的结果是一样的. 公式计算需注意根号中的分母是n-1而不是n. {1,2,3,4,5}的RMSE用Excel的Stdev计算结果与公式计算结果都是1.
@宰居4108：matlab nlintool rmse=700 大不大 -
舒鸦18769395677…… :function f=RMSE(h1,h2) %RMSE return RMSE(均方根误差) 求两图像的均方根误差 %input must be a imagehandle 输入图像句柄 %image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数 % example % 标准图像 h1 %
@宰居4108：刚入门数据挖掘的小白.在训练过程中的training rmse和valid rmse是什么? -
舒鸦18769395677…… 你这么考虑吧,训练集是拿数据让你建模,模型建立之后,需要进行验证,这一整套做成了一个pipline 这些指标什么用呢? 训练集上面的指标表明在训练集上的误差情况,不过机器学习会有一个泛化的指标,并不是说你在训练集上的误差越小越好,当小到一定程度时候,会出现过学习的现象,也就是说,我用验证集来验证的时候,误差反而大了,那这个时候,就需要做个平衡了 不过现在也有很多用于提升泛化性能的一些手段了,比如增加正则化项等等
@宰居4108：stepwise如何找出rmse最小的数值 -
舒鸦18769395677…… 再1、RMSE(均方根误差)即标准误差: 假如数据在A1:Z1 标准方差用函数=STDEV(A1:Z1) 方差用函数=VARA(A1:Z1) 2、MRE(平均相对误差) Excel/函数/统计/STDEV(Sd) 计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再*100%就可以了. 不晓得对不?
@宰居4108：人工神经网络怎么比较优劣 -
舒鸦18769395677…… 如果你的输入样本足够大,即使初始权值随机取(0,1),最终拟合误差差别都不会很大.如果没有足够多输入样本,那就比较不同隐层节点输出结果的RMSE和PEARSON系数,取系数最大、误差最小时的节点数当做隐层节点数.说白了就是一个字“试”.
@宰居4108：摩尔气体常数的测定实验中使得测得的值比通用值大的原因 -
舒鸦18769395677…… 1气体未足够冷却至室温,使生成气体体积偏大,从而R偏大 2气体读数不准确
@宰居4108：将高频信号发生器输出的载波信号用示波器直接测量时,为什么测量值与输出值相差很大? -
舒鸦18769395677…… 信号发生器的输出阻抗为50欧,但直接连到示波器上时,没有进行阻抗匹配的话,测量值与输出值是不同的.
