rmse越小越好
@乔邰4822：各位大侠,用MATLAB做非线性拟合时,RMSE越小越好,但多大时拟合的效果好啊?就是说有没有一个标准值 -
干宋13836444930…… l no
@乔邰4822：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? -
干宋13836444930…… 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
@乔邰4822：matlab stepwise 讲解 -
干宋13836444930…… intercept截距是回归方程的常数项 R-square是回归模型的判定系数,即拟合度,其等于1为完全拟合 F是显著性检验的统计量,其大于Fa(查表得)说明回归方程是显著的 残差均方RMSE(这个值越小越好) p与显著性概率相关,要小于a,而且越接近与0越好 以上a指显著性水平alpha
@乔邰4822：matlab拟合结果,sse很大,但是R - square接近于1了 -
干宋13836444930…… 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.
@乔邰4822：一般来说,放大电路的输入电阻越大越好,输出电阻越小越好 -
干宋13836444930…… 比如你放大一个信号源电压,电压本身会被内阻分压,所以放大电路作为信号源的负载电阻越大越可以忽略它的内阻,而你的放大输出也相当于信号源,对后级电路来说同理内阻越小越好
干宋13836444930…… l no
@乔邰4822：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? -
干宋13836444930…… 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
@乔邰4822：matlab stepwise 讲解 -
干宋13836444930…… intercept截距是回归方程的常数项 R-square是回归模型的判定系数,即拟合度,其等于1为完全拟合 F是显著性检验的统计量,其大于Fa(查表得)说明回归方程是显著的 残差均方RMSE(这个值越小越好) p与显著性概率相关,要小于a,而且越接近与0越好 以上a指显著性水平alpha
@乔邰4822：matlab拟合结果,sse很大,但是R - square接近于1了 -
干宋13836444930…… 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.
@乔邰4822：一般来说,放大电路的输入电阻越大越好,输出电阻越小越好 -
干宋13836444930…… 比如你放大一个信号源电压,电压本身会被内阻分压,所以放大电路作为信号源的负载电阻越大越可以忽略它的内阻,而你的放大输出也相当于信号源,对后级电路来说同理内阻越小越好
