RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

Moderator: EDi

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JoHannA
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RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Beitrag von JoHannA »

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage zu folgenden RMSE-Werten, die ich berechnet habe:

- RMSE ohne Kreuzvalidierung: 236
- RMSE mit Kreuzvalidierung: 237

Warum hat sich der Fehler so wenig verändert bzw. was bedeutet dieser Fehler eigentlich in verständlichen Worten?

Ich würde mich wahnsinnig freuen, wenn mir jemand bei diesem Problem helfen könnte!

Liebe Grüße
Johanna
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EDi
Beiträge: 1599
Registriert: Sa Okt 08, 2016 3:39 pm

Re: RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Beitrag von EDi »

Warum hat sich der Fehler so wenig verändert?
Warum sollte er?
was bedeutet dieser Fehler eigentlich in verständlichen Worten?
RMSE = Root mean square error = Wurzel der mittleren quadratischen Fehler = Mittelwert der Quadrierten Residuen und dann die wurhel gezogen = ein Maß für die vorhersagegüte eines Models.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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JoHannA
Beiträge: 6
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Re: RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Beitrag von JoHannA »

d.h. mein aufgestelltes Modell ist sehr gut?
bigben
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Registriert: Mi Okt 12, 2016 9:09 am

Re: RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Beitrag von bigben »

Das kann man daraus allein nicht sagen. Der RSME ändert sich bspw. wenn man in Metern statt Millimetern rechnet.
---
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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EDi
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Re: RMSE mit und ohne Kreuzvalidierung - Interpretation

Beitrag von EDi »

d.h. mein aufgestelltes Modell ist sehr gut?
Keine Ahnung, hängt von deiner Anwendung und deinen Kriterien für "sehr gut" ab. Umd natürlich auf die Skala an.

Wenn du mein Körpergewicht vorhersagen willst, dann ist ein RMSE von 250 ziemlich grottig.

Wenn du hingegen die Anzahl der Pflastersteinen in Berlin vorhersagen willst, dann ist das vermutlich sehr gut...
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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