No âmbito do Aprendizado de Máquina, uma das mé...

457941200262849

Ano: 2022Banca: FCCOrganização: TRT - 22ª Região (PI)Disciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

No âmbito do Aprendizado de Máquina, uma das métricas mais conhecidas para problemas de regressão é o RMSE (Root Mean Squared Error). Considere os dados abaixo (valores fornecidos: raiz quadrada de 81,25 = 9,01; raiz quadrada de 325 = 18,03; raiz quadrada de 100 = 10; raiz quadrada de 25 = 5).

Valor real Valor do modelo X

150 140 100

110 120 100

120 115 25

120 110 100

Com base nos dados fornecidos,

o RMSE corresponde à média da soma dos valores da coluna X, ou seja, 325/4 = 81,25.

X corresponde ao RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real.

o RMSE corresponde à raiz quadrada da soma dos valores da coluna X, ou seja, 18,03.

a média de X (erro elevado ao quadrado) é 325/4 = 81,25 e o RMSE corresponde a 9,01.

o RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real é a raiz quadrada de X, ou seja: 10, 10, 5 e 10.

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Valor real Valor do modelo X

150 140 100

110 120 100

120 115 25

120 110 100

Com base nos dados fornecidos,

o RMSE corresponde à média da soma dos valores da coluna X, ou seja, 325/4 = 81,25.

X corresponde ao RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real.

o RMSE corresponde à raiz quadrada da soma dos valores da coluna X, ou seja, 18,03.

a média de X (erro elevado ao quadrado) é 325/4 = 81,25 e o RMSE corresponde a 9,01.

o RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real é a raiz quadrada de X, ou seja: 10, 10, 5 e 10.

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