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衡量一个模型的优劣
统计学习
模型
:概念、建模预测及评估
答:
深入探索统计学习世界的基石:
模型
构建、预测与评估
1
. 统计学习概览 在数据驱动的世界里,预测与推断是统计学习的核心任务。预测关注于通过模型输出的估计值,而推断则侧重于理解输入变量如何影响结果。模型精度与可解释性是
衡量
它们
优劣
的关键因素,但需根据具体问题权衡这两者。2. 模型构建的艺术 统计学习...
用来
度量
无偏估计
优劣
的标准
答:
3、稳健性:稳健性是指无偏估计对于异常值或极端值的抗干扰能力。
一个
稳健的无偏估计应该能够较少地受到异常值或极端值的影响。除了以上几种标准之外,还可以考虑其他指标来
度量
无偏估计
的优劣
,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。无偏估计优劣的名词解释 1、无偏估计是指对未知参数进行估计时...
显著水平常用于评价回归
模型优劣的
统计量吗
答:
显著水平常用于评价回归
模型优劣的
统计量。线性回归包括一元线性回归和多元线性回归,实际中最常用的是多元线性回归。但一元线性回归可以帮助我们更好的理解线性回归的原理。
线性平稳时间序列
模型的
结果检验主要包括哪些方面?
答:
模型稳定性检验:这是检验模型的稳定性,即模型的参数是否随时间变化而变化。如果模型的参数随时间变化,那么模型就是不稳定的,其预测结果就不可靠。这种检验通常使用单位根检验或者滚动窗口法。模型比较检验:这是比较不同
模型的优劣
的一种方法。通常使用的信息准则包括赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则...
评价算法
优劣
的标准是?
答:
空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。正确性 算法的正确性是评价
一个
算法
优劣
的最重要的标准。可读性 算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。健壮性 健...
如何评价
一个
估计量
的优劣
?
答:
稳健性(Robustness):有效的估计量应该对
模型
假设的偏离具有一定的稳健性。这意味着即使当数据不完全符合模型假设时,估计量仍然能够提供合理的参数估计。计算复杂性(Computational Complexity):在实际应用中,估计量的计算复杂性也是
一个
重要因素。如果一个估计量的计算成本过高,即使它在理论上是有效的,...
我们一般使用哪些指标判断聚类结果
的优劣
?
答:
无监督的,无需基准数据集,不需要借助于外部参考
模型
指标有:
1
、紧密度(Compactness):每个聚类簇中的样本点到聚类中心的平均距离。对应聚类结果,需要使用所有簇的紧密度的平均值来
衡量
聚类算法和聚类各参数选取
的优劣
。紧密度越小,表示簇内的样本点月集中,样本点之间聚类越短,也就是说簇内相似度...
判定系数/MAPE/RMSE/MAE
答:
在实际应用中,我倾向于结合使用R2来评估模型的整体拟合效果,以及MAPE来检验预测值的相对误差。通常来说,如果R2超过0.8,或者MAPE低于5%(对于月度预测)</,可以视为
一个
良好的模型表现。然而,每个指标都有其局限性,选择哪个作为标准并非一成不变。
模型的优劣
需根据具体的业务场景和数据特性来定论。
roc曲线灵敏度和特异性意义
答:
灵敏度:所有正类中被模型分对的比例。特异性意义:反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系。ROC曲线,即受试者工作特征曲线,是一种用于评价
模型优劣
性的二维图像,主要以灵敏度和特异度为指标对模型进行评价。其中,灵敏度表示所有正类中被模型分对的比例,
衡量
...
评价
模型的
种类有哪些?
答:
探索政策评价的多元工具 在评估政策效果时,我们依赖于一系列科学的评价
模型
,它们像精密的尺子,帮助我们
衡量
政策
的优劣
。首先,层次分析法登场,它构建出两两比较的判断矩阵,通过计算元素的相对权重并进行一致性检验,为决策提供有力支撑(构造判断矩阵,计算权重,一致性检验)。紧接着,灰色关联分析体系...
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