Вопросы с тегом: MSE

                                                    Вопросы

                                                                                    sylvan79

                                                                        Новичок

 У вас есть набор данных, который содержит 100 объектов с 10 признаками и 1 целевой переменной. Необходимо обучить градиентный бустинг с 50 деревьями и определить среднеквадратичную ошибку (MSE) на тестовой выборке.  Выберите один ответ:0.40.10.60.20.70....

                                                                        Другие предметы
                                                                        Университет
                                                                                                                                                Градиентный бустинг

                                                                     43

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                                                                                    zita.grant

                                                                        Новичок

 Что означает аббревиатура: MSE?

                                                                        Другие предметы
                                                                        Колледж
                                                                                                                                                Метрики оценки модели

                                                                     46

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                                                                                    alek.hyatt

                                                                        Новичок

 У вас есть набор данных, который содержит 100 объектов с 5 признаками и 1 целевой переменной. Необходимо обучить линейную регрессию и определить среднеквадратичную ошибку (MSE) на тестовой выборке.  Выберите один ответ:0.60.30.10.50.70.80.20.4

                                                                        Другие предметы
                                                                        Колледж
                                                                                                                                                Линейная регрессия и оценка моделей

                                                                     38

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                                                                                    camden.kshlerin

                                                                        Новичок

 Что из нижеперечисленного является формулой расчёта функции потерь?   MSE=∑_(i=1)^n(Y_i-Y i )^2 MSE= 1/n ∑_(i=1)^n(Y_i-Y _i)MSE= 1/n ∑_(i=1)^n(Y_i-Y ̂_i )^2

                                                                        Другие предметы
                                                                        Колледж
                                                                                                                                                Функция потерь и её расчёт

                                                                     37

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                                                                                    rhett.volkman

                                                                        Новичок

 Что из нижеперечисленного является формулой расчёта функции потерь? MSE=∑_(i=1)^n(Y_i-Y ̂_i )^2 MSE= 1/n ∑_(i=1)^n(Y_i-Y ̂_i) MSE= 1/n ∑_(i=1)^n(Y_i-Y _i )^2̂ 

                                                                        Другие предметы
                                                                        Колледж
                                                                                                                                                Функции потерь и оценка качества моделей

                                                                     46

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                                                                                    vidal.gutmann

                                                                        Новичок

                                                                    Какое значение F-критерия Фишера можно получить для уравнения регрессии с тремя объясняющими переменными, если RSS=84 и TSS=112, при n = 23?

Для решения этой задачи необходимо воспользоваться формулой для расчета F-критерия Фишера:

    Сначала вычислим...

                                                                        Математика
                                                                        Университет
                                                                                                                                                Регрессионный анализ

                                                                     44

                                                                                                                                                            Посмотреть ответы

                Назад

                                                                        1

                Вперед

Портал edu4cash: Что это и как работает?.

Как быстро получить ответ от ИИ.

Как задонатить в Roblox в России в 2024 году.

Обновления на edu4cash – новые награды, улучшенная модерация и эксклюзивные возможности для VIP!.

Вопросы