خطای پیش بینی در رگرسیون چیست؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

خطای پیش بینی یکی از دو چیز را کمی می کند: در پسرفت تجزیه و تحلیل، معیاری است برای اینکه مدل چقدر متغیر پاسخ را پیش‌بینی می‌کند. در طبقه‌بندی (یادگیری ماشینی)، این معیاری است که نشان می‌دهد چگونه نمونه‌ها در دسته‌بندی صحیح طبقه‌بندی شده‌اند.

با توجه به این موضوع، خطای پیش بینی چیست؟

خطاهای پیش بینی به عنوان تفاوت بین مقادیر مشاهده شده متغیر وابسته و the تعریف می شوند پیش بینی کرد مقادیر مربوط به آن متغیر با استفاده از یک معادله رگرسیون داده شده و مقادیر مشاهده شده متغیر مستقل به دست آمده است.

به طور مشابه، چگونه خطای پیش بینی را محاسبه می کنید؟ معادلات محاسبه از درصد خطای پیش بینی (درصد خطای پیش بینی = مقدار اندازه گیری شده - پیش بینی کرد مقدار اندازه گیری شده × 100 یا درصد خطای پیش بینی = پیش بینی کرد مقدار - مقدار اندازه گیری شده مقدار اندازه گیری شده × 100) و معادلات مشابه به طور گسترده استفاده شده است.

علاوه بر این، خطای پیش بینی در آمار چیست؟

آ خطای پیش بینی شکست برخی از رویدادهای مورد انتظار برای رخ دادن است. خطاهای پیش بینی ، در آن صورت ممکن است یک مقدار منفی و پیش بینی کرد نتیجه یک مقدار مثبت است، در این صورت هوش مصنوعی برنامه ریزی می شود تا سعی کند امتیاز خود را به حداکثر برساند.

خطای استاندارد خوب در رگرسیون چیست؟

خطای استاندارد از پسرفت . تقریباً 95٪ از مشاهدات باید در محدوده مثبت / منفی 2 قرار گیرند * خطای استاندارد از پسرفت از پسرفت خط، که همچنین یک تقریب سریع از فاصله پیش بینی 95٪ است.