평가 표시기

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평균 절대 퍼센트 오류(무료 슬롯 게임)실제 값은 아니지만 오류 정도를 백분율로 측정합니다. 본질적으로Mae와 동일하지만 각 데이터의 절대 오차는 실제 측정 값입니다(절대 값)로 나누기 때문에 백분율입니다.

이것이 내가 본 가장 까다로운 지표라고 생각합니다. 이 메트릭을 사용하여 항상 평가하기가 어렵습니다.(당신이 신경 쓰지 않기를 바랍니다. 그러나)이 지표에 대해 이야기 할 때 약간 감정적 일 수 있습니다.

포인트

1. 비즈니스 상황에서 인기. 백분율이 표시되므로 이해하고 활용하기 쉽습니다. 예 : "예측 모델의 오류는 평균ⅹ%"
2. 값이 작을수록 좋습니다.100%위의 내용을 가져갈 수 있습니다.
3. 모든 퍼센트 오류는 무게가 동일합니다.20%오류는10%오류2두 배나 나쁩니다.
4. Mape는 오류의 금액 또는 단위를 고려하지 않습니다.10,000실제 측정 달러의 경우1,000달러의 오류는 "1,000 $/10,000 $ = 10%", 그러나"1,000,000 $ /10,000,000 $ = 10%|"의 오류와 동일합니다. 다른 예에서는0.1달러에 대한 절대 오류0.2달러라면무료 슬롯 게임i200%결과는 이전 예제에서 나온 것입니다20이것은 두 배나 나쁩니다. 또한 최적화 할 때20무게가 두 배나 높습니다. 이로 인해 일부 값에서 백만 또는 10 억 오차가 발생할 수있는 반면 백분율 비율은 소량의 오차를 초래하여 오류가 낮을 수 있습니다. 모든 오류는 실제 측정 값과 관련이 있습니다.
5. 실제 측정 값이 0 인 경우 무료 슬롯 게임를 정의 할 수 없습니다. 이것을 다루는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 계산에서 실제 0 측정 값을 삭제하거나 제약 조건을 추가합니다. 그러나 모든 솔루션에 단점이 있으므로 데이터가 0이 많으면무료 슬롯 게임권장되지 않습니다. 제어 평균 절대 백분율 오류 나중에 고려할(s무료 슬롯 게임)그러한 경우에 적합합니다. 다른 대안은 가중 절대 백분율 오류입니다(wape)해야합니다. 기본적으로무료 슬롯 게임와 동일하지만 차이는 모든 오류와 실제 측정 값이 먼저 실제 측정 값의 총 절대 오차의 비율을 계산하기 위해 요약된다는 것입니다. 이런 식으로(물론 데이터에 따라 다릅니다)0에 접근하는 실제 측정 값의 확률은 훨씬 적지 만 개별 데이터의 경우WAPE에 미치는 영향 이후 거의 제거되면 오류가 큰 데이터가 무시되고 개별 데이터에 의존하여 대상 변수의 변동을 캡처하기가 어렵습니다. 다시 말해, 대상 변수의 변동에 너무 무의미합니다.
6. RMSEMae특이 치와 마찬가지로 취약합니다. 한두 가지의 큰 오류로무료 슬롯 게임i"격렬한"또한 동시에 크기가 크며, 문제는 대상 변수의 분포에서 발생합니다.(다음 지점을 참조하십시오).
7. 많은 범위와 표준 편차가 많은 데이터를 가진 데이터로 예측하기 어려운 대상 변수의 경우, 많은 0 및 작은 값이있는 것과 같은 표준 편차무료 슬롯 게임|"폭발"나는 그것을 할 것이다. 나는 그것을 믿을 수 없지만 슬프게도 여러 번무료 슬롯 게임100000000%예를 들어, 대규모 주식 포트폴리오에 대한 일일 이익 및 손실 예측과 같은 사용 사례는 매우 어렵습니다. 어느 날0.03어쩌면 당신은 달러에 돈을 벌고 다음날10,000아마도 달러를 잃을 수도 있습니다(*우리의 알고리즘은 매우 정확하므로 이런 종류의 제품은 제품으로 쉽게 일어나지 않을 것입니다.). 따라서 이것은 과거의 성과의 완벽한 가치입니다100,000다음 날에 달러가 예측된다면0.01당신이 달러 만 만들었다고 가정하십시오. 이 경우무료 슬롯 게임is "99999.99 $/0.01 = 9,999,999,900%"! 목표 변수가 넓고 예상치 못한 스파이크가 있으면무료 슬롯 게임쓸모가 없습니다. 또한, 이것무료 슬롯 게임최적화 로직은 더 이상 작동하지 않으며 일정한 예측 값 만 사용됩니다. 이 경우 최적의 솔루션은 모든 목적 변수에 일정한 값을 추가하여 목적 변수의 가능한 범위를 설명하기에 충분합니다. 나는이 가치가있다실험각각에 대한 하이퍼 파라미터입니다. 이 값이 너무 크면 모델은 예측 값의 변형을 배울 수 없으며 너무 작 으면무료 슬롯 게임상당히 크게 남아있을 것입니다. 다중의 가장 좋은 값 찾기실험필요합니다. 예측 후 값을 부정적으로 추가하는 것을 잊지 마십시오.
8. 무료 슬롯 게임도 최적화하기 어렵다
9. 여러 패키지가 최적화 로직 준비가 있습니다(예 :Tensorflow/Keras,Lightgbm). 당신이 기억해야 할 것은무료 슬롯 게임그리고 다른 과수기 미터의 최적화가 잘 작동하기 위해서는 최적화가 필요합니다.

실험

무료 슬롯 게임①RMSE/MSE,②Mae실험실행되었습니다. 결과는 다음과 같습니다.

무료 슬롯 게임지금까지 가장 낮은 값입니다16.77%이제 출시되었습니다.Maeis1998.4Mae실험 (1,883)보다 나쁩니다rmseis3812.6다음rmse실험 (3658.8)그보다 나쁘다. 다시무료 슬롯 게임최적화는무료 슬롯 게임개선 된 점수 및 선택된 다른 득점자실험보다 악화되었습니다. 경험적으로 또는 실제 가치무료 슬롯 게임최적화 결과는Mae거의 최적화 결과. 하지만 상점id:39/부서id:3의 그래프에서 명확하지 않습니다.

그래프의 독특한 특징은 오류가없는 데이터가 거의 없다는 것입니다. 예측 시리즈는 실제 측정 시리즈와 유사하지만 거의 겹치지 않습니다.rmseandMae2하나의 최적화 로직에서 오류가 0 인 곳이 많이 있지만무료 슬롯 게임isrmse8882_8909

다음 섹션으로 넘어 가기 전에 다음과 같은 예가 있습니다. 점수에 사용되는 테스트 데이터 세트는 다른 매장입니다/부서 조합에서16,280행이 있습니다.무료 슬롯 게임ha16.77%.2012/03/08Storeid:10/부서id:2데이터는113,930.5무인 AIis112,740.76를 예측했다.무료 슬롯 게임is1.04%. 이 날에 많은 수익이 있었다면 실제 판매 금액은0.01달러라면 오늘날(이 라인)무료 슬롯 게임i1,127,407,600%그리고 모든 행에 대한 전체 모델 무료 슬롯 게임는69,767.00%! 작은 실제 측정 값에 대한 나쁜 예측 결과 중 하나는 무료 슬롯 게임의 계산 로직에서 가중치가 매우 큽니다. 전체 모델이 정확도가 매우 낮아 보입니다.

어떤 상황에서 그것을 사용해야합니까

이상적으로는 대상 변수에 약간의 변화가없고 표준 편차가 작을 때 사용됩니다. 이것은 대상 변수가 예상치 못한 스파이크가없고 분포에서 극도의 불규칙성을 갖지 않고 양수 값을 취하는 경우입니다. 또한 백분율 지표를 사용하여 오류를 쉽게 설명하거나 프로젝트 직원이 선호하는 경우에도 쉽게 설명하는 것이 좋습니다.

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(공식) h2o.ai 블로그
회귀 메트릭 '거드
Marios Michailidis