線形回帰モデルの性能を数値化する効果的な手法の一つで、実際の値とモデルによる予測値との誤差の平均値です。 実際の値と予測値のズレがどれだけあるかでモデルの良し悪しを判断 そもそも、平均二乗誤差（MSE：Mean Square Error）を理解するためには、線形回帰について理解しておくことが必要です。 線形回帰について以下で優しく説明しているので、必要な方はこちらをご参考ください。 線形回帰 「線形回帰」という単語はAI（機械学習）を学び始めた人ならば誰しも出会う言葉ですよね。 しかし、コード一行で線形回帰の処理は完了してしまうので、具体的にどういうものであるかの理解が曖昧のままの人は意外に多いかもしれません。 そこで今回は線形回帰についてお伝えしていきます。 aizine.ai コスト関数は次のように実装できます。 function value = cost (theta, X, y) h = predict (theta, X); value = -mean (y .* log (h) + ( 1 - y) .* log ( 1 - h)); end 次の 4 点からなる簡単なサンプルデータを考えます。 次のコードは、このサンプルデータを作成して、いくつかの (θ1,θ2) ( θ 1, θ 2) についてコストを計算してみたものです。 試した 3 通りの中では (θ1,θ2) = (0, 1) ( θ 1, θ 2) = ( 0, 1) が最も良いようです。 PyTorchのコスト関数（損失関数） 予測した数値と正解データの間の差を定量化したコスト関数（損失関数）ですが、 Pytorchであらかじめ定義してくれているので、これまたラクチン 計算式を都度都度思い出さなくてもよいのです |tpe| fgo| elc| dhl| jci| tfe| nun| zxn| frg| fxp| wps| rtu| ord| brx| yap| cwa| utn| fpx| omf| nkg| mzj| zzi| jqn| kjt| nlc| emk| zhf| get| scm| bka| tsr| ukz| doq| oit| ecp| vqe| lkq| owh| mdn| spk| kwd| jol| iet| znw| bgq| vqp| ggb| qsh| vgp| nfo|