Howtosignalprocessing
- Apakah hubungan antara varians bias dan MSE?
- Bagaimana anda mengira MSE dari bias?
- Bolehkah MSE lebih besar daripada 1?
- Adakah MSE sama dengan varians?
Apakah hubungan antara varians bias dan MSE?
Ini menunjukkan sama ada ramalan kami menghampiri model sebenar dengan baik. Model dengan kapasiti tinggi mempunyai kecenderungan dan model yang rendah dengan kapasiti rendah mempunyai kecenderungan yang tinggi. Oleh kerana kedua -dua kecenderungan dan varians menyumbang kepada MSE, model yang baik cuba mengurangkan kedua -duanya. Ini dipanggil perdagangan bias-variance.
Bagaimana anda mengira MSE dari bias?
Definisi 2.1 kesilapan kuadrat min (MSE) dari penganggar θ ialah eθ [(θ- θ) 2]. = varθ (θ) + bias2 (θ), di mana bias (θ) = eθ (θ) - θ. [NB: Kadang -kadang ia lebih baik untuk mempunyai penganggar yang berat sebelah dengan varians yang rendah - ini kadang -kadang dikenali sebagai 'tradeoff bias'.]
Bolehkah MSE lebih besar daripada 1?
Walau bagaimanapun, kelemahan menggunakan MSE daripada R-kuadrat adalah sukar untuk mengukur prestasi model menggunakan MSE kerana nilai MSE boleh berubah dari 0 ke mana-mana bilangan yang lebih besar. Walau bagaimanapun, dalam hal R-kuadrat, nilai dibatasi antara 0 dan 1.
Adakah MSE sama dengan varians?
Untuk mencari penganggar dengan sifat MSE yang baik, kita perlu mencari penganggar yang mengawal kedua -dua varians dan kecenderungan. Untuk penganggar yang tidak berat sebelah θ, kita mempunyai mse θ = e (θ - θ) 2 = v ar (θ) dan sebagainya, jika penganggar tidak berat sebelah, MSEnya sama dengan variansnya.
