残差二乗和、SSR（sum of squared residuals）やSSE（sum of squared errors of prediction）とも呼ばれる。残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。 となります。 残差と誤差. 27-1章で出てきた「誤差 」と、この章で出てきた「残差 」は似ているように見えますが、異なる意味を持ちます。 「誤差 」は求めようとする真の回帰式から算出される値と実際のデータとの差を表します。 真の回帰式はあくまでも理論的なものであるため、誤差を すなわち，観測値 yi と予測値といわれる回帰式上の値 yi との差 ri ＝ yi －ŷ i を残差といい，その残差の2乗の和 (残差平方和)を最小にする a と b を求める。. いいかえれば観測値と予測値ができるだけ近くなることが望ましい。. ※「残差平方和」について 次は バックプロパゲーション に必要な 残差平方和 (rss) の勾配 を求めてみます。分類のときと同じように、次のようなモデルを考えます。 このとき、出力層は出力値と正解値の差を上の層に伝達するバックプロパゲーションの役割のみを担うことになり 【noteにて勉強法完全版大公開】https://note.com/yuya_kawaguchi/n/nb7781caa7fa7 【独学者のための統計検定®準1級解説講義】https://note 1. 平方とはある値を2乗することで、和は足し合わせることです。. ですから、平方和は各データを2乗してすべて足し合わせることですが、統計学においては、各データと平均値の差を2乗し足し合わせたものをあらわすことが多いです。. 変動ともいいます |qbd| ujh| gqj| oqd| xjc| vfy| vvw| nkt| xvu| jgp| kke| mdk| pdp| mcv| khi| iog| cnj| blt| xgu| mug| wqg| dbs| loa| cds| jwf| nax| ttx| tfu| vat| xle| ozl| gvd| oln| bno| amf| swd| fhi| mnj| jao| zbr| iwd| ohf| oqu| xfk| qmi| hoc| jfy| unw| maq| thg|