Ce este Root Mean Square Error (RMSE)?
Root Mean Square Error (RMSE) măsoară cât de multă eroare există între două seturi de date. Cu alte cuvinte, compară o valoare prezisă și o valoare observată sau cunoscută. Cu cât o valoare RMSE este mai mică, cu atât sunt mai apropiate valorile prezise și observate.,
este, de asemenea, cunoscut sub numele de abatere pătrată medie rădăcină și este una dintre cele mai utilizate statistici în GIS.
diferit de eroarea medie absolută (MAE), folosim RMSE într-o varietate de aplicații atunci când comparăm două seturi de date.
Iată un exemplu despre cum se calculează RMSE în Excel cu 10 valori observate și prezise. Dar puteți aplica același calcul la orice set de date de dimensiune.
rădăcină medie pătrat exemplu de eroare
de exemplu, putem compara orice valoare prezisă cu o măsurare reală (valoare observată).,
- valoarea prezisă
- valoarea observată
eroarea pătrată medie rădăcină ia diferența pentru fiecare valoare observată și prezisă.
puteți schimba ordinea scăderii, deoarece următorul pas este să luați pătratul diferenței. Acest lucru se datorează faptului că pătratul unei valori negative va fi întotdeauna o valoare pozitivă. Dar asigurați-vă că păstrați aceeași ordine pe tot parcursul. după aceea, împărțiți suma tuturor valorilor la numărul de observații. În cele din urmă, obținem o valoare RMSE., Aici e ceea ce RMSE Formula arata ca:
Cum de a Calcula RMSE în Excel
Aici este un ghid rapid și ușor pentru a calcula RMSE în Excel. Veți avea nevoie de un set de valori observate și prezise:
1. Introduceți anteturile
în celula A1, tastați” valoarea observată ” ca Antet. Pentru celula B1, tastați „valoarea prezisă”. În C2, tastați „diferența”.,
2. Plasați valorile în coloane
dacă aveți 10 observații, plasați valorile de altitudine observate în A2 la A11. În plus, popula prezis valorile din celulele B2 la B11 din foaia de calcul
3. Găsiți diferența dintre valorile observate și cele prezise
în coloana C2, scade valoarea observată și valoarea prezisă., Se repetă pentru toate rândurile de mai jos unde există valori prezise și observate.
=A2-B2
acum, aceste valori ar putea fi pozitive sau negative.
4. Calcula rădăcina medie pătrată eroare valoare
În celula D2, utilizați următoarea formulă pentru a calcula RMSE:
=SQRT(SUMSQ(C2:C11)/COUNTA(C2:C11))
Celula D2 este rădăcina medie pătrată eroare valoare. Și salvează-ți munca pentru că ai terminat.dacă aveți o valoare mai mică, aceasta înseamnă că valorile prezise sunt apropiate de valorile observate. Și invers.,
ce urmează?
RMSE cuantifică cât de diferit este un set de valori. Cu cât o valoare RMSE este mai mică, cu atât sunt mai apropiate valorile prezise și observate.,>Cum de a Construi Spațiale Modele de Regresie în ArcGIS
s-ar Putea Dori, de Asemenea:
Lasă un răspuns