mean squared error = 0.0359786 (regression) squared correlation coefficient
时间: 2024-01-31 21:01:06 浏览: 39
均方误差(MSE)是回归分析中用来衡量模型预测值与实际值之间差异程度的指标。在这个公式中,MSE等于0.0359786乘以相关系数的平方。相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标,其取值范围在-1到1之间,平方后表示关系的紧密程度。这个公式的意义在于通过MSE和相关系数的平方来综合评价回归模型的拟合优度。当MSE较小时,表示模型的预测值与实际值的差异较小;相关系数接近1时,表示模型对数据的解释力较强。因此,0.0359786乘以相关系数的平方的值越小,表示模型的拟合效果越好。
这个公式的结果告诉我们,在回归分析中,模型的预测值与实际值的差异较小,且模型对数据的解释力较强,整体拟合效果很好。因此,我们可以相对信心地使用这个回归模型来进行预测和分析。当然,在实际应用中,也需要结合其他指标和领域知识来全面评估模型的有效性。
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> plot(nom1) > cal1<-calibrate(fit1,method = "boot",B=1000) > plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0), + xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival") n=130 Mean absolute error=0.075 Mean squared error=0.00782 0.9 Quantile of absolute error=0.126
根据提供的代码和结果,我们可以得到以下信息:
1. `plot(nom1)`: 绘制了一个名为`nom1`的图形,但是没有提供`nom1`的定义,无法确定具体内容。
2. `cal1 <- calibrate(fit1, method = "boot", B = 1000)`: 使用`fit1`进行校准,使用Bootstrap方法,并进行1000次重抽样。结果存储在`cal1`中。
3. `plot(cal1, xlim = c(0, 1.0), ylim = c(0, 1.0), xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival")`: 绘制校准结果的图形,横轴为预测生存率,纵轴为实际生存率。
4. `n = 130`: 样本数量为130个。
5. `Mean absolute error = 0.075`: 平均绝对误差为0.075。
6. `Mean squared error = 0.00782`: 平均平方误差为0.00782。
7. `0.9 Quantile of absolute error = 0.126`: 绝对误差的0.9分位数为0.126。这表示90%的样本的绝对误差小于或等于0.126。
# Mean squared error loss self.criterion = nn.MSELoss(reduction='mean')
您给出的代码定义了一个均方误差(Mean Squared Error, MSE)损失函数。这个损失函数用于衡量模型的预测值与目标值之间的差异。
在这里,使用了PyTorch中的`nn.MSELoss`类来定义这个损失函数。通过设置`reduction='mean'`参数,表示计算平均的均方误差。
在训练模型时,通常会将模型的预测值与真实的目标值进行比较,计算它们之间的均方误差。然后,通过优化算法(如梯度下降)来最小化这个均方误差,从而使模型能够更好地拟合训练数据。
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