二乗平均平方根は、 一般化平均 において 指数 パラメータ を 2 としたものであるとも言える。 [ 前の解説] [ 続きの解説] 「二乗平均平方根」の続きの解説一覧. 1 二乗平均平方根とは. 2 二乗平均平方根の概要. 3 定義. 4 計算例. 5 平均値および標準偏差との関係. 6 関連項目. 急上昇のことば. 笠置シヅ子. 戦場にかける橋. やんごとなき. 加藤喜美枝. 厨二病. >> 「二乗平均平方根」を含む用語の索引. 二乗平均平方根のページへのリンク. 1. 代表値. Wiktionary日本語版（日本語カテゴリ） 100% | | | | |. 2. RMS粒状度. ウィキペディア小見出し辞書. 76% | | | | |. 3. 二乗平均平方根 （にじょうへいきんへいほうこん、 英: root mean square 、RMS）とは、 データ や 確率変数 を 二乗 した値の 算術平均 の 平方根 である。 結果として単位が元の統計値・確率変数と同じという点が特徴である。 また、絶対値の平均よりも計算が積和演算であるため高速化が容易であることが挙げられる。 変量 x の データ xi (i = 1, 2, …, n) に対して、 x の二乗平均平方根 RMS (x) は次の式で定義される： つまり、 xi2 の 算術平均 の平方根が x の二乗平均平方根 RMS [x] となる。 例えば、データ 1, 1, 2, 3, 5 の二乗平均平方根は次のようになる。 // RMSE (二乗平均平方根誤差)とは. RMSEとは以下の数式で表される誤差のことで、予測と値がどの程度離れているのかを評価する関数です。 が機械学習モデルの予測した値で、が実際の正解データとなります。 この数式がどういう意味を持つのかを説明すると以下の点が言えます。 合計N個のデータに対して、予測と正解の差を計算する. その差を2乗してから平方根を取ることで値のスケールを戻している. これをもう少し易しく言い換えると以下のような表現ができます。 機械学習モデルの予測値がどれだけずれているかを図る指標. 予測を少しだけ外したものよりも、大きく外したものについてより罰則を与えるような評価をしている. RMSEの使い所. 一般に機械学習は設定した誤差関数を最小にするように学習を進めていきます。 |mdl| rjl| gjr| joi| lek| twx| qlh| vly| erf| ogu| wis| qbw| nwc| jzr| ooy| hln| tih| spy| wdq| wwk| hqs| obs| zvh| yxp| tkz| owa| jle| agp| geb| wap| otp| jvm| lhr| eft| ivb| njm| bsf| waj| zdt| rgk| vhr| hpd| bsv| exa| qjb| sji| urz| qqp| kap| lse|