R ဖြင့် rmse တွက်နည်း

root mean square error (RMSE) သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် regression analysis တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ခန့်မှန်းထားသော တန်ဖိုးများမှ မည်မျှဝေးသည်ကို ပြောပြသော အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

RMSE = √[ Σ(P _i – O _i ) ² / n ]

ရွှေ-

• ∑ သည် “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပါယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတတစ်ခုဖြစ်သည်။
• P _i သည် dataset ရှိ ^ith observation အတွက် ခန့်မှန်းထားသော တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• O _i သည် dataset အတွင်းရှိ ^ith observation အတွက် သတိပြုမိသောတန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• n သည် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် RMSE ကို R ဖြင့် တွက်ချက်ရန် သင်သုံးနိုင်သော နည်းလမ်းနှစ်ခုကို ရှင်းပြထားသည်။

နည်းလမ်း 1: သင့်ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကိုရေးပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အမှန်တကယ်ဒေတာတန်ဖိုးများနှင့် ခန့်မှန်းထားသောဒေတာတန်ဖိုးများပါရှိသော ကော်လံတစ်ခုပါရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့။

 #create dataset
data <- data.frame(actual=c(34, 37, 44, 47, 48, 48, 46, 43, 32, 27, 26, 24),
                   predicted=c(37, 40, 46, 44, 46, 50, 45, 44, 34, 30, 22, 23))

#view dataset
data

   actual predicted
1 34 37
2 37 40
3 44 46
4 47 44
5 48 46
6 48 50
7 46 45
8 43 44
9 32 34
10 27 30
11 26 22
12 24 23

RMSE တွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #calculate RMSE
sqrt(mean((data$actual - data$predicted)^2))

[1] 2.43242

ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှားသည် 2.43242 ဖြစ်သည်။

နည်းလမ်း 2- ပက်ကေ့ဂျ်ကို အသုံးပြုပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် Metrics package မှ rmse() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ တူညီသောဒေတာအတွဲအတွက် RMSE ကိုလည်း တွက်ချက်နိုင်သည်-

rmse (အမှန်တကယ်၊ စီစဉ်ထားသည်)

ရွှေ-

• real: အစစ်အမှန်တန်ဖိုးများ
• ခန့်မှန်းချက်- ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများ

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဥပမာတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုမည့် syntax ဖြစ်သည်။

 #load Metrics package
library(Metrics)

calculate RMSE
rmse(data$actual, data$predicted)

[1] 2.43242

ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှားသည် 2.43242 ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ယခင်က ကျွန်ုပ်တို့တွက်ချက်ခဲ့သည့်အရာနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

RMSE ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။

RMSE သည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုသည် ဒေတာအစုတစ်ခုနှင့် အံကိုက်အောင် မည်မျှကောင်းမွန်သည်ကို ကြည့်ရှုရန် အသုံးဝင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

RMSE ကြီးလေလေ၊ ခန့်မှန်းထားသည့်နှင့် စောင့်ကြည့်ထားသော တန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားလေလေ၊ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံသည် ဒေတာနှင့် ကိုက်ညီလေလေဟု ဆိုလိုသည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ RMSE သေးငယ်လေ၊ မော်ဒယ်သည် ဒေတာကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်လေဖြစ်သည်။

ဒေတာနှင့်အကိုက်ညီဆုံးမော်ဒယ်နှစ်ခု၏ RMSE ကိုနှိုင်းယှဉ်ရန် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

RMSE ဂဏန်းတွက်စက်
R ဖြင့် MSE တွက်နည်း
MAPE ကို R ဖြင့် တွက်နည်း