Formula per "Errore assoluto relativo" e "Errore quadrato relativo alla radice" utilizzato in machine learning (come calcolato da Weka)

Question

Nel software di data mining open source Weka (scritto in Java), quando eseguo un algoritmo di data mining come la regressione lineare Weka restituisce il modello e alcuni modelli che valutano le metriche per i dati di test.

Ecco come si presenta:

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 % 

Qual è la formula per "errore assoluto relativo" e "Root relativo errore quadratico"? Non riesco a capirlo. Vorrei utilizzare queste metriche per valutare i miei algoritmi in Matlab.

Answer 1

Da this presentazione, in slitta 22, e citando Witten, ecco le formule:

relativo errore assoluto

Radice errore quadratico relativo

con

• valori effettivi di destinazione: A1 A2 ... Un
• valori target attesi: p1 p2 ... pn

Answer 2

La formula per Root errore relativo Squared è in realtà la formula per l'errore quadratico relativo. Devi prendere la radice quadrata di questa formula per ottenere ciò che Weka produce.