機械学習で使用される「相対絶対誤差」と「ルート相対二乗誤差」の式（Wekaで計算されたもの）

Question

オープンソースのデータマイニングソフトウェアWeka（Javaで書かれています）では、線形回帰Wekaは、モデルと、テストデータのメトリックを評価するいくつかのモデルを返します。

それは次のようになります。

Correlation coefficient     0.2978 
Mean absolute error      15.5995 
Root mean squared error     29.9002 
Relative absolute error     47.7508 % 
Root relative squared error    72.2651 % 

「相対絶対誤差」と「ルート相対二乗誤差」の式は何ですか？私はそれを理解することはできません。私はMatlabで自分のアルゴリズムを評価するためにこのメトリクスを使いたいと思っています。スライド22、及びウィッテンの引用でthisプレゼンテーションから

Answer 1

、ここでの式は以下のとおりです。

相対絶対誤差

ルート相対二乗誤差

と

• 実際の目標値：A1、A2 ...
• 予測目標値：P1 P2 ... PN

Answer 2

ルート相対二乗誤差の計算式は、実際には相対二乗誤差の計算式です。 Wekaが出力するものを得るには、この公式の平方根を取る必要があります。