Что показывает среднеквадратическая ошибка

Средняя квадратичная ошибка

Оценка точности результатов измерений

Оценить точность каких-либо измерений – это значит определить на основе полученных результатов сравнимые числовые (количественные) характеристики, выражающие качественную сторону самих измерений и условий их проведения. Количественные характеристики измерений или критерии оценки точности измерений устанавливаются теорией вероятности и теорией ошибок (в частности, способом наименьших квадратов). Согласно этим теориям оценка точности результатов измерений производится только по случайным ошибкам.

Показателями точности измерений могут служить:

— средняя квадратическая ошибка измерений;

— относительная ошибка измерений;

— предельная ошибка измерений.

Понятие средней квадратичной ошибки введено Гауссом, и в настоящее время она принята в качестве основной характеристики точности измерений в геодезии.

Средней квадратичной ошибкой называется среднее квадратичное значение из суммы квадратов ошибок отдельных измерений. Для ее вычисления используют либо истинные ошибки измерений, либо уклонения результатов измерений от среднего арифметического.

Обозначим истинное значение измеряемой величины через X, результат измерения через l_i.

Истинными ошибками измерений Δ_i называются разности результатов измерений и истинных значений, т. е.

В этом случае среднюю квадратичную ошибку m отдельного результата вычисляют по формуле:

(11)

где n – количество равноточных измерений.

Однако в большинстве случаев практики, если не считать редких случаев специальных исследований, истинное значение измеряемой величины и, следовательно, истинные ошибки остаются неизвестными. В этих случаях для нахождения окончательного значения измеряемой величины и оценки точности результатов измерений используют принцип среднего арифметического.

называется средним арифметическим из измеренных значений этой величины.

Разность каждого отдельного результата измерения и среднего арифметического значения называется уклонением результатов измерений от среднего арифметического и обозначается буквой v:

v_i = l_i – .

Пример. Отдельный угол измерен четырьмя приемами, и получены результаты:

Уклонения результатов измерений от среднего арифметического обладают двумя важными свойствами:

— для любого ряда равноточных измерений алгебраическая сумма уклонений равна нулю [v] = 0;

— для любого ряда равноточных измерений сумма квадратов уклонений минимальна, т. е. меньше суммы квадратов уклонений отдельных измерений от любого другого значения, принятого, вместо среднего арифметического значения, [v 2 ] = min.

Первое свойство уклонений служит надежным контролем вычисления среднего арифметического значения из результатов измерений. Второе свойство уклонений используют для оценки точности результатов измерений.

Если ошибки отдельных измерений вычисляют относительно среднего арифметического значения из результатов измерений, среднюю квадратичную ошибку отдельного результата вычисляют по формуле

. (12)

Пример. Используя данные предыдущего примера, найдем среднюю квадратичную ошибку измерения угла одним приемом:

.

При определении средних квадратичных ошибок измерений необходимо руководствоваться следующими правилами:

;

2) средняя квадратичная ошибка произведения измеренной величины на постоянное число равна произведению средней квадратичной ошибки этой величины на то же самое число, т. е. для выражения L = kl;

;

3) средняя квадратичная ошибка результатов равноточных измерений прямо пропорциональна средней квадратичной ошибке одного измерения m и обратно пропорциональна корню квадратному из числа измерений, т.е.

;

или с учетом формулы (12):

Примеры: 1. Угол β получен как разность двух направлений, определенных с ошибками m₁ = ± 3″ и m₂ = ± 4″.

По первому правилу находим .

2. Радиус окружности измерен со средней квадратичной ошибкой m_R = ±5 см.

По второму правилу находим среднюю квадратичную ошибку длины окружности

m₀ = 2πm_R = 2 × 3,14 × 5 = ± 31 см.

3. Средняя квадратичная ошибка измерения угла одним приемом равно m = ± 8″. Какова точность измерения угла четырьмя приемами?

По третьему правилу

.

Источник

Как правильно выбрать метрику оценки для моделей машинного обучения: часть 1 Регрессионные метрики

Дата публикации Aug 26, 2018

Каждая модель машинного обучения пытается решить проблему с другой целью, используя свой набор данных, и, следовательно, важно понять контекст, прежде чем выбрать метрику. Обычно ответы на следующий вопрос помогают нам выбрать подходящий показатель:

Ну, в этом посте я буду обсуждать полезность каждой метрики ошибки в зависимости от цели и проблемы, которую мы пытаемся решить. Часть 1 фокусируется только на показателях оценки регрессии.

Метрики регрессии

Средняя квадратическая ошибка (MSE)

Это, пожалуй, самый простой и распространенный показатель для оценки регрессии, но, вероятно, наименее полезный. Определяется уравнением

гдеyᵢфактический ожидаемый результат иŷᵢэто прогноз модели.

MSE в основном измеряет среднеквадратичную ошибку наших прогнозов. Для каждой точки вычисляется квадратная разница между прогнозами и целью, а затем усредняются эти значения.

Чем выше это значение, тем хуже модель. Он никогда не бывает отрицательным, поскольку мы возводим в квадрат отдельные ошибки прогнозирования, прежде чем их суммировать, но для идеальной модели это будет ноль.

Преимущество:Полезно, если у нас есть неожиданные значения, о которых мы должны заботиться. Очень высокое или низкое значение, на которое мы должны обратить внимание.

Обратите внимание, чтоесли мы хотим иметь постоянный прогноз, лучшим будетсреднее значение целевых значений.Его можно найти, установив производную нашей полной ошибки по этой константе в ноль, и найти ее из этого уравнения.

Среднеквадратическая ошибка (RMSE)

Теперь очень важно понять, в каком смысле RMSE похож на MSE, и в чем разница.

Что это значит для нас?

Это означает, что, если целевым показателем является RMSE, мы все равно можем сравнивать наши модели, используя MSE, поскольку MSE упорядочит модели так же, как RMSE. Таким образом, мы можем оптимизировать MSE вместо RMSE.

На самом деле, с MSE работать немного проще, поэтому все используют MSE вместо RMSE. Также есть небольшая разница между этими двумя моделями на основе градиента.

Это означает, что путешествие по градиенту MSE эквивалентно путешествию по градиенту RMSE, но с другой скоростью потока, и скорость потока зависит от самой оценки MSE.

Таким образом, хотя RMSE и MSE действительно схожи с точки зрения оценки моделей, они не могут быть сразу взаимозаменяемыми для методов на основе градиента. Возможно, нам нужно будет настроить некоторые параметры, такие как скорость обучения.

Средняя абсолютная ошибка (MAE)

Что важно в этой метрике, так это то, что онанаказывает огромные ошибки, которые не так плохо, как MSE.Таким образом, он не так чувствителен к выбросам, как среднеквадратическая ошибка.

MAE широко используется в финансах, где ошибка в 10 долларов обычно в два раза хуже, чем ошибка в 5 долларов. С другой стороны, метрика MSE считает, что ошибка в 10 долларов в четыре раза хуже, чем ошибка в 5 долларов. MAE легче обосновать, чем RMSE.

Теперь градиент не определен, когда предсказание является совершенным, потому что, когда Y_hat равен Y, мы не можем оценить градиент. Это не определено.

Таким образом, формально, MAE не дифференцируемо, но на самом деле, как часто ваши прогнозы точно измеряют цель. Даже если они это сделают, мы можем написать простое условие IF и вернуть ноль, если это так, и через градиент в противном случае. Также известно, что вторая производная везде нулевая и не определена в нулевой точке.

Обратите внимание, чтоесли мы хотим иметь постоянный прогноз, лучшим будетсрединное значение целевых значений.Его можно найти, установив производную нашей полной ошибки по этой константе в ноль, и найти ее из этого уравнения.

R в квадрате (R²)

А что если я скажу вам, что MSE для моих моделей предсказаний составляет 32? Должен ли я улучшить свою модель или она достаточно хороша? Или что, если мой MSE был 0,4? На самом деле, трудно понять, хороша наша модель или нет, посмотрев на абсолютные значения MSE или RMSE. Мы, вероятно, захотим измерить, как Во многом наша модель лучше, чем постоянная базовая линия.

Когда R² отрицательно, это означает, что модель хуже, чем предсказание среднего значения.

MSE модели рассчитывается, как указано выше, в то время как MSE базовой линии определяется как:

гдеYс чертой означает среднее из наблюдаемогоyᵢ.

Чтобы сделать это более ясным, этот базовый MSE можно рассматривать как MSE, чтопростейшиймодель получит. Простейшей возможной моделью было бывсегдапредсказать среднее по всем выборкам. Значение, близкое к 1, указывает на модель с ошибкой, близкой к нулю, а значение, близкое к нулю, указывает на модель, очень близкую к базовой линии.

Распространенное заблуждение:Многие статьи в Интернете утверждают, что диапазон R² лежит между 0 и 1, что на самом деле не соответствует действительности. Максимальное значение R² равно 1, но минимальное может быть минус бесконечность.

Например, рассмотрим действительно дрянную модель, предсказывающую крайне отрицательное значение для всех наблюдений, даже если y_actual положительно. В этом случае R² будет меньше 0. Это крайне маловероятный сценарий, но возможность все еще существует.

MAE против MSE

Я заявил, что MAE более устойчив (менее чувствителен к выбросам), чем MSE, но это не значит, что всегда лучше использовать MAE. Следующие вопросы помогут вам решить:

Взять домой сообщение

В этой статье мы обсудили несколько важных метрик регрессии. Сначала мы обсудили среднеквадратичную ошибку и поняли, что наилучшей константой для нее является среднее целевое значение. Среднеквадратичная ошибка и R² очень похожи на MSE с точки зрения оптимизации. Затем мы обсудили среднюю абсолютную ошибку и когда люди предпочитают использовать MAE вместо MSE.

Спасибо за чтение, и я с нетерпением жду, чтобы услышать ваши вопросы 🙂Наслаждайтесь!

Источник

СОДЕРЖАНИЕ

Определение и основные свойства

Предсказатель

СКО также можно вычислить по q точкам данных, которые не использовались при оценке модели, либо потому, что они не использовались для этой цели, либо потому, что эти данные были получены заново. В этом процессе (известном как перекрестная проверка ) MSE часто называют среднеквадратической ошибкой предсказания и вычисляют как

Оценщик

Это определение зависит от неизвестного параметра, но MSE априори является свойством оценщика. MSE может быть функцией неизвестных параметров, и в этом случае любая оценка MSE, основанная на оценках этих параметров, будет функцией данных (и, следовательно, случайной величиной). Если оценщик получен как статистика выборки и используется для оценки некоторого параметра совокупности, то ожидание относится к распределению выборки статистики выборки. θ ^ <\ displaystyle <\ hat <\ theta>>>

СКО может быть записано как сумма дисперсии оценочного устройства и квадрата смещения оценщика, обеспечивая полезный способ вычисления СКО и подразумевая, что в случае несмещенных оценщиков СКО и дисперсия эквивалентны.

Доказательство отношения дисперсии и предвзятости

В качестве альтернативы у нас есть

В регрессе

Примеры

Иметь в виду

Икс ¯ знак равно 1 п ∑ я знак равно 1 п Икс я <\ displaystyle <\ overline > = <\ frac <1>> \ sum _ ^ X_ >

Дисперсия

Обычной оценкой дисперсии является скорректированная выборочная дисперсия :

Это несмещенное значение (его ожидаемое значение равно ), поэтому оно также называется несмещенной дисперсией выборки, а его MSE равно σ 2 <\ displaystyle \ sigma ^ <2>>

Это сводится к минимуму, когда

Гауссово распределение

В следующей таблице приведены несколько оценок истинных параметров совокупности μ и σ 2 для гауссовского случая.

Интерпретация

Как анализ дисперсии, так и методы линейной регрессии оценивают MSE как часть анализа и используют оцененную MSE для определения статистической значимости изучаемых факторов или предикторов. Цель экспериментального плана состоит в том, чтобы построить эксперименты таким образом, чтобы при анализе наблюдений MSE была близка к нулю относительно величины по крайней мере одного из оцененных эффектов лечения.

При одностороннем дисперсионном анализе MSE можно вычислить путем деления суммы квадратов ошибок и степени свободы. Кроме того, значение f представляет собой отношение среднего квадрата обработки и MSE.

MSE также используется в нескольких методах пошаговой регрессии как часть определения того, сколько предикторов из набора кандидатов включить в модель для данного набора наблюдений.

Приложения

Функция потерь

Критика

Источник

Прогнозирование показателей производительности временных рядов с помощью Python

Дата публикации 2017-02-01

Показатели эффективности прогнозирования по временным рядам дают сводку об умениях и возможностях модели прогноза, которая сделала прогнозы.

Есть много разных показателей производительности на выбор. Может быть непонятно, какую меру использовать и как интерпретировать результаты.

В этом руководстве вы узнаете показатели производительности для оценки прогнозов временных рядов с помощью Python.

Временные ряды, как правило, фокусируются на прогнозировании реальных значений, называемых проблемами регрессии. Поэтому показатели эффективности в этом руководстве будут сосредоточены на методах оценки реальных прогнозов.

После завершения этого урока вы узнаете:

Ошибка прогноза (или остаточная ошибка прогноза)

ошибка прогнозарассчитывается как ожидаемое значение минус прогнозируемое значение.

Это называется остаточной ошибкой прогноза.

Ошибка прогноза может быть рассчитана для каждого прогноза, предоставляя временной ряд ошибок прогноза.

В приведенном ниже примере показано, как можно рассчитать ошибку прогноза для серии из 5 прогнозов по сравнению с 5 ожидаемыми значениями. Пример был придуман для демонстрационных целей.

При выполнении примера вычисляется ошибка прогноза для каждого из 5 прогнозов. Список ошибок прогноза затем печатается.

Единицы ошибки прогноза совпадают с единицами прогноза. Ошибка прогноза, равная нулю, означает отсутствие ошибки или совершенный навык для этого прогноза.

Средняя ошибка прогноза (или ошибка прогноза)

Средняя ошибка прогноза рассчитывается как среднее значение ошибки прогноза.

Ошибки прогноза могут быть положительными и отрицательными. Это означает, что при вычислении среднего из этих значений идеальная средняя ошибка прогноза будет равна нулю.

Среднее значение ошибки прогноза, отличное от нуля, указывает на склонность модели к превышению прогноза (положительная ошибка) или занижению прогноза (отрицательная ошибка). Таким образом, средняя ошибка прогноза также называетсяпрогноз смещения,

Ошибка прогноза может быть рассчитана непосредственно как среднее значение прогноза. В приведенном ниже примере показано, как среднее значение ошибок прогноза может быть рассчитано вручную.

При выполнении примера выводится средняя ошибка прогноза, также известная как смещение прогноза.

Единицы смещения прогноза совпадают с единицами прогнозов. Прогнозируемое смещение нуля или очень маленькое число около нуля показывает несмещенную модель.

Средняя абсолютная ошибка

средняя абсолютная ошибкаили MAE, рассчитывается как среднее значение ошибок прогноза, где все значения прогноза вынуждены быть положительными.

Заставить ценности быть положительными называется сделать их абсолютными. Это обозначено абсолютной функциейабс ()или математически показано как два символа канала вокруг значения:| Значение |,

кудаабс ()делает ценности позитивными,forecast_errorодна или последовательность ошибок прогноза, иимею в виду()рассчитывает среднее значение.

Мы можем использоватьmean_absolute_error ()функция из библиотеки scikit-learn для вычисления средней абсолютной ошибки для списка прогнозов. Пример ниже демонстрирует эту функцию.

При выполнении примера вычисляется и выводится средняя абсолютная ошибка для списка из 5 ожидаемых и прогнозируемых значений.

Эти значения ошибок приведены в исходных единицах прогнозируемых значений. Средняя абсолютная ошибка, равная нулю, означает отсутствие ошибки.

Средняя квадратическая ошибка

средняя квадратическая ошибкаили MSE, рассчитывается как среднее значение квадратов ошибок прогноза. Возведение в квадрат значений ошибки прогноза заставляет их быть положительными; это также приводит к большему количеству ошибок.

Квадратные ошибки прогноза с очень большими или выбросами возводятся в квадрат, что, в свою очередь, приводит к вытягиванию среднего значения квадратов ошибок прогноза, что приводит к увеличению среднего квадрата ошибки. По сути, оценка дает худшую производительность тем моделям, которые делают большие неверные прогнозы.

Мы можем использоватьmean_squared_error ()функция из scikit-learn для вычисления среднеквадратичной ошибки для списка прогнозов. Пример ниже демонстрирует эту функцию.

При выполнении примера вычисляется и выводится среднеквадратическая ошибка для списка ожидаемых и прогнозируемых значений.

Значения ошибок приведены в квадратах от предсказанных значений. Среднеквадратичная ошибка, равная нулю, указывает на совершенное умение или на отсутствие ошибки.

Среднеквадратическая ошибка

Средняя квадратичная ошибка, описанная выше, выражается в квадратах единиц прогнозов.

Его можно преобразовать обратно в исходные единицы прогнозов, взяв квадратный корень из среднего квадрата ошибки Это называетсясреднеквадратичная ошибкаили RMSE.

Это можно рассчитать с помощьюSQRT ()математическая функция среднего квадрата ошибки, рассчитанная с использованиемmean_squared_error ()функция scikit-learn.

При выполнении примера вычисляется среднеквадратичная ошибка.

Значения ошибок RMES приведены в тех же единицах, что и прогнозы. Как и в случае среднеквадратичной ошибки, среднеквадратическое отклонение, равное нулю, означает отсутствие ошибки.

Дальнейшее чтение

Ниже приведены некоторые ссылки для дальнейшего изучения показателей ошибки прогноза временных рядов.

Резюме

В этом руководстве вы обнаружили набор из 5 стандартных показателей производительности временных рядов в Python.

В частности, вы узнали:

Есть ли у вас какие-либо вопросы о показателях эффективности прогнозирования временных рядов или об этом руководстве?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Источник

Тема: Элементы теории ошибок измерений.

1. Классификация ошибок измерений

_______ Измерения в геодезии рассматриваются с двух точек зрения: количественной, выражающей числовое значение измеренной величины, и качественной, характеризующей ее точность. Из практики известно, что даже при самой тщательной и аккуратной работе многократные (повторные) измерения не дают одинаковых результатов. Это указывает на то, что получаемые результаты не являются точным значением измеряемой величины, а несколько отклоняются от него. Значение отклонения характеризует точность измерений.

_______ К грубым ошибкам относятся просчеты в измерениях по причине невнимательности наблюдателя или неисправности прибора, и они полностью должны быть исключены. Это достигается путем повторного измерения.

_______ Систематические ошибки происходят от известного источника, имеют определенный знак и величину и их можно учесть при измерениях и вычислениях.

_______ Случайные ошибки обусловлены разными причинами и полностью исключить их из измерений нельзя. Поэтому возникают две задачи: как из результатов измерений получить наиболее точную величину и как оценить точность полученных результатов измерений. Эти задачи решаются с помощью теории ошибок измерений _______

_______ В основу теории ошибок положены следующие свойства случайных ошибок :
_______ 1. Малые ошибки встречаются чаще, а большие реже.
_______ 2. Ошибки не превышают известного предела.
_______ 3. Положительные и отрицательные ошибки, одинаковые по абсолютной величине, одинаково часто встречаются.
_______ 4. Сумма ошибок, деленная на число измерений, стремится к нулю при большом числе измерений.

_______ По источнику происхождения различают ошибки приборов, внешние и личные. Ошибки приборов обусловлены их несовершенством, например погрешность угла, измеренного теодолитом, неточным приведением в вертикальное положение оси его вращения.

_______ Внешние ошибки происходят из-за влияния внешней среды, в которой протекают измерения, например погрешность в отсчете по нивелирной рейке из-за изменения температуры воздуха на пути светового луча (рефракция) или нагрева нивелира солнечными лучами.

_______ Личные ошибки связаны с особенностями наблюдателя, например, разные наблюдатели по-разному наводят зрительную трубу на визирную цель. Так как грубые погрешности должны быть исключены из результатов измерений, а систематические исключены или ослаблены до минимально допустимого предела, то проектирование измерений с необходимой точностью и оценку результатов выполненных измерений производят, основываясь на свойствах случайных погрешностей.

2. Арифметическая середина

_______ Величина x называется арифметической серединой или вероятнейшим значением измеренной величины. Разности между каждым измерением и арифметической срединой называют вероятнейшими ошибками измерений:

_______ Или в общем виде получим:

3. Средняя квадратическая ошибка

_______ Точность результатов измерений оценивается средней квадратической ошибкой. Средняя квадратическая ошибка одного измерения вычисляется по формуле:

где [v 2 ] – сумма квадратов вероятнейших ошибок; n – число измерений. Средняя квадратическая ошибка арифметической середины вычисляется по формуле:

_______ Предельная ошибка не должна превышать утроенной средней квадратической ошибки, т.е. ε = 3 x m.

_______ Иногда о точности измерений судят не по абсолютной величине средней квадратической или предельной погрешности, а по величине относительной ошибки. ___

_______ Относительной ошибкой называется отношение абсолютной ошибки к значению самой измеренной величины. Относительную ошибку выражают в виде простой дроби, числитель которой — единица, а знаменатель — число, округленное до двух-трех значащих цифр с нулями. Например, относительная средняя квадратическая погрешность измерения линии длиной:

_______ l = 110 м, при m = 2 см, равна m/ l = 1/5500.

_______ Линия измерена шесть раз. Определить ее вероятнейшую длину и оценить точность этого результата. Вычисления приведены в таблице:

Таб. 1

_______ По формулам вычислены абсолютные средние квадратические ошибки, а оценивать точность измерения длины линии необходимо по относительной ошибке. Поэтому нужно абсолютную ошибку разделить на длину линии. Для нашего примера относительная ошибка вероятнейшего значения измеренной линии равна

4. Оценка точности измерений

_______ Точность результатов многократных измерений одной и той же величины оценивают в такой последовательности:

_______ 1. Находят вероятнейшее (наиболее точное для данных условий) значение измеренной величины по формуле арифметической середины х = [ l ]/n.
_______ 2. Вычисляют отклонения для каждого значения измеренной величины от значения арифметической средины. Контроль вычислений: [v] = 0;
_______ 3. По формуле вычисляют среднюю квадратическую ошибку одного измерения.
_______ 4. По формуле вычисляют среднюю квадратическую ошибку арифметической средины.
_______ 5. Если измеряют линейную величину, то подсчитывают относительную среднюю квадратическую ошибку каждого измерения и арифметической средины.

_______ 6. При необходимости подсчитывают предельную ошибку одного измерения, которая может служить допустимым значением погрешностей аналогичных измерений.

5. Понятие о неравноточных измерениях

_______ Неравноточными измерениями называются такие, которые выполнены различным числом приемов, приборами различной точности и т.д. Если измерения неодинаковой точности, то для определения общей арифметической середины пользуются формулой:

________ Весом называется число, которое выражает степень доверия к результату измерения. В тех случаях, когда неизвестны веса измеренных величин, а известны их средние квадратические ошибки, то веса можно вычислить по формуле:

т.е. вес результата измерений обратно пропорционален квадрату средней квадратической ошибки.

_______ При неравноточных измерениях средняя квадратическая ошибка измерения, вес которого равен единице, определяется по формуле:

где δ – разность между отдельными результатами измерений и общей арифметической серединой.

Источник