Consejos Para Restablecer Los Archivos Del Sistema De Windows XP.
March 4, 2022
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El rendimiento de pérdida cuadrática es una medida de la precisión de un gran modelo de predicción. Funciona tomando la diferencia entre la probabilidad estimada y el valor real tremendo, por lo que se ubica para esquemas de discriminación que generan probabilidad (como Naive Bayes).
En el marketing estadístico de motores de búsqueda y la estrategia de decisión, la pérdida o esfuerzo de costo (a veces llamada función de error) Id=”cite_ref-Raschka_2019_p
En números, la pérdida de rendimiento generalmente se usa para estimar los parámetros, y cada evento considerado ha sido un intento de distinguir entre las ofertas típicamente previstas y, por lo tanto, las verdaderas. para la instancia, así como los hechos. Un concepto tan antiguo como Laplace fue reintroducido en las estadísticas por Abraham Wald a mediados de nuestro siglo XX. [2] Por ejemplo, mi contexto económico, los costes económicos y/o quizás las sanciones suelen ser especiales. En la agrupación, lo más importante es y castigar una mala clasificación frente al éxito de un ejemplo. En la ciencia actuarial, especialmente a partir del trabajo de Harald l’ordre de Cramer en la década de 1920, se debe utilizar en el sistema de seguros para que modele los pagos pagados como multas por no alcanzar un valor determinado. En la gestión de riesgos financieros, su función está relacionada con la pérdida por dinero.
Ejemplos
Lamento
Leonard J. Savage argumentó que al usar métodos no bayesianos como minimax, la función de pérdida necesitará estar basado en la idea relacionada con el arrepentimiento, es decir, el acompañante particular de la pérdida con una decisión debe ser la diferencia entre los fracasos de cómo se podría aceptar la mejor solución que se podría conformar si se conocieran las circunstancias subyacentes y el producto final se logró realmente antes de que comenzaran a ser conocidos.
Implementación de la función de pérdida cuadrática
El efecto de la función de pérdida cuadrática real puede ser común, por ejemplo, cuando se utiliza el método de piezas mínimas. Por lo general, siempre es más manejable matemáticamente que otros éxitos con pérdida debido a las propiedades de cambio, y también es simétrico: un mejor error por encima del objetivo da como resultado una pérdida igual a la misma escala de error por debajo del objetivo. Si el objetivo t se sigue más allá de una función de pérdida cuadrática
perteneciente a la constante C; El valor de esta constante es irrelevante en el plan y, de hecho, puede olvidarse, que es 1 como la ruta exacta.
Muchas estadísticas comunes, incluidas pruebas t, modelos de regresión, diseño de experimentos, etc., eligen métodos de mínimos cuadrados aplicado utilizando la teoría de la regresión en línea recta, que se basa claramente en la parte superior de la función cuadrática de la muerte.
La función de pérdida también es realmente útil para problemas de control sobresalientes lineales y cuadráticos. Con estos problemas, entonces es imposible obtener las estimaciones buscadas de todas las variables objetivo, además de tener en cuenta la ausencia de incertidumbre. La decepción se expresa a menudo considerando que el número cuadrado de desviaciones entre los límites de interés de sus valores esenciales; Este enfoque es observable, ya que conduce a circunstancias lineales de primer orden. Como puede ver el cliente, esta situación de control estocástico utiliza el valor esperado de un contorno cuadrático.
Función de pérdida 0-1
En la teoría de informes y decisiones, a menudo se utiliza un esfuerzo de pérdida de 0-1.
Pérdida de construcción y, por lo tanto, funciones objetivas
En decenas de aplicaciones, los estudios objetivos, incluida la función de daño específico de casos individuales, pueden deberse a la complejidad de una nueva tarea. En otras situaciones, la preferencia de ese tomador de decisiones objetivo debe ser experimentada y representada por un ancho escalar (también llamado función de utilidad) cuando se trata de una forma adecuada para el mercado exacto. La publicidad y la publicidad es un problema observado por Ragnar Frisch en su Nobel. conferencia. >[4]< /arriba>Los métodos existentes solo para construir objetos son funciones recopiladas cuando se trata de los materiales de dos conferencias distintas.[5][6]En particular, Andranik Tangyan demostró que nuestras funciones de búsqueda elementales y cuadráticas más necesarias están determinadas por solo unos pocos puntos de indiferencia. Usó mi base en modelos para construir prácticamente todas estas funciones objetivas a partir de registros cuantitativos ordinales simplemente recopilados a través de reuniones por computadora con los tomadores de decisiones.[7][8]Entre otras cosas, tu amante creó funciones funcionales para una asignación óptima de costos más bajos para 16 universidades de Westfalia[9].y asistencia financiera europea para las prestaciones por desempleo de 271 regiones alemanas.[10]
Pérdida esperada
En una cierta cantidad de contextos, debido a que la tecnología de la información depende del resultado de la variable aleatoria acumulada X, la valor de la función de pérdida en sí es esta variable aleatoria.
Estadísticas
Estudios fekventistas y bayesianos Las posibilidades teóricas incluyen la decisión basada en, diría, la equidad esperada de la función de eliminación; Sin embargo, el conjunto se define en una según dos paradigmas específicos.
Pérdida probable actual
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Primero definimos la pérdida contada en un contexto de frecuencia. Se obtiene absorbiendo el valor anticipado en términos de la distribución de alcance Pγ de algunos números observados X. En realidad es una función de razón[11] [ 12 ]< sup>[13][14] de su regla de decisión Î ´ y debería al parámetro θ. Aquí la opción de continuar generalmente depende del acabado más X. El riesgo funcional se establece disponible por:
En la optimización matemática y la creencia en la toma de decisiones, una parte de pérdida de trabajo o costo (a veces llamada función de mala resolución) es una función que asigna cada evento particular o las actitudes de una o más variables a un nuevo valor real que representa intuitivamente a los individuos. “costo”. asociado con él en proveedor con el evento.
La monitorización del cuadrado medio (MSE) es la función de pérdida más utilizada para la regresión. La pérdida era la media que faltaba para estas diferencias al cuadrado entre el hecho y los valores esperados, o se documentaba como una especie de fórmula.
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