Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 24 февраля 2025 16:29

Для вычисления метрики R2 необходимо знать ещё одно число MSEc — точность константной модели на представленных данных, рассчитаную по метрике MSE . Константная модель для любой скважины предсказывает один и тот же объём нефти. Для вычисления R2 нужна константная модель, которая для любой скважины выдаёт одно и то же предсказание y^=(y1+y2+...+yN)N — среднее арифметическое значений y для всех скважин. Какое значение предскажет такая константная модель для пяти скважин из предсталенных данных? Вычислите это значение, округлите до целых и заполните таблицу предсказаниями модели. Номер скважины y (реал. объём) y^ (конст. модель) 1 100 25 2 21 25 3 2 25 4 −4 25 5 6 25 Верно Далее Вопросы-ответы по задаче Вычислите MSEc — точность работы этой константной модели, рассчитанную по метрике MSE . Ответ округлите до одного знака после запятой.

Ответ нейросети

24 февраля 2025 16:29

Давайте разберемся с задачей шаг за шагом.

Шаг 1: Определение константной модели

Константная модель предсказывает одно и то же значение для всех скважин, которое рассчитывается как среднее арифметическое всех значений реального объема (y) на представленных данных.

Данные по скважинам:

  • Номер скважины 1: ( y_1 = 100 )
  • Номер скважины 2: ( y_2 = 21 )
  • Номер скважины 3: ( y_3 = 2 )
  • Номер скважины 4: ( y_4 = -4 )
  • Номер скважины 5: ( y_5 = 6 )

Шаг 2: Расчет среднего арифметического

Для вычисления среднего арифметического, нужно сложить все значения реального объема и разделить на количество скважин, т.е.:

[ y^ = \frac{y_1 + y_2 + y_3 + y_4 + y_5}{N} ]

где ( N = 5 ):

[ y^ = \frac{100 + 21 + 2 + (-4) + 6}{5} = \frac{125}{5} = 25 ]

Таким образом, константная модель предсказывает объем нефти в 25 для каждой из скважин.

Шаг 3: Заполнение таблицы

Теперь необходимо заполнить таблицу предсказаниями модели:

Номер скважины y (реальный объем) y^ (конст. модель)
1 100 25
2 21 25
3 2 25
4 -4 25
5 6 25

Шаг 4: Вычисление MSEc

Метрика MSE (среднеквадратичная ошибка) для константной модели вычисляется по формуле:

[ MSEc = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - y^)^2 ]

Подсчитаем погрешности для каждой скважины, а затем возведем их в квадрат:

  1. Для скважины 1: ( (100 - 25)^2 = (75)^2 = 5625 )
  2. Для скважины 2: ( (21 - 25)^2 = (-4)^2 = 16 )
  3. Для скважины 3: ( (2 - 25)^2 = (-23)^2 = 529 )
  4. Для скважины 4: ( (-4 - 25)^2 = (-29)^2 = 841 )
  5. Для скважины 5: ( (6 - 25)^2 = (-19)^2 = 361 )

Теперь сложим все квадраты погрешностей:

[ 5625 + 16 + 529 + 841 + 361 = 6551 ]

Теперь найдем MSEc:

[ MSEc = \frac{6551}{5} = 1310.2 ]

Ответ

Округляем до одного знака после запятой:

[ MSEc = 1310.2 ]

Таким образом, точность работы константной модели, рассчитанная по метрике MSE, составляет 1310.2.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Для вычисления метрики R2 необходимо знать ещё одно число MSEc — точность константной модели на представленных данных, рассчитаную по метрике MSE . Константная модель для любой скважины предсказывает один и тот же объём нефти. Для вычисления R2 нужна константная модель, которая для любой скважины выдаёт одно и то же предсказание y^=(y1+y2+...+yN)N — среднее арифметическое значений y для всех скважин. Какое значение предскажет такая константная модель для пяти скважин из предсталенных данных? Вычислите это значение, округлите до целых и заполните таблицу предсказаниями модели. Номер скважины y (реал. объём) y^ (конст. модель) 1 100 25 2 21 25 3 2 25 4 −4 25 5 6 25 Верно Далее Вопросы-ответы по задаче Вычислите MSEc — точность работы этой константной модели, рассчитанную по метрике MSE . Ответ округлите до одного знака после запятой.
Давайте разберемся с задачей шаг за шагом. ### Шаг 1: Определение константной модели Константная модель предсказывает одно и то же значение для всех скважин, которое рассчитывается как среднее арифметическое всех значений реального объема (y) на представленных данных. **Данные по скважинам:** - Номер скважины 1: \( y_1 = 100 \) - Номер скважины 2: \( y_2 = 21 \) - Номер скважины 3: \( y_3 = 2 \) - Номер скважины 4: \( y_4 = -4 \) - Номер скважины 5: \( y_5 = 6 \) ### Шаг 2: Расчет среднего арифметического Для вычисления среднего арифметического, нужно сложить все значения реального объема и разделить на количество скважин, т.е.: \[ y^ = \frac{y_1 + y_2 + y_3 + y_4 + y_5}{N} \] где \( N = 5 \): \[ y^ = \frac{100 + 21 + 2 + (-4) + 6}{5} = \frac{125}{5} = 25 \] Таким образом, константная модель предсказывает объем нефти в 25 для каждой из скважин. ### Шаг 3: Заполнение таблицы Теперь необходимо заполнить таблицу предсказаниями модели: | Номер скважины | y (реальный объем) | y^ (конст. модель) | |----------------|---------------------|---------------------| | 1 | 100 | 25 | | 2 | 21 | 25 | | 3 | 2 | 25 | | 4 | -4 | 25 | | 5 | 6 | 25 | ### Шаг 4: Вычисление MSEc Метрика MSE (среднеквадратичная ошибка) для константной модели вычисляется по формуле: \[ MSEc = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - y^)^2 \] Подсчитаем погрешности для каждой скважины, а затем возведем их в квадрат: 1. Для скважины 1: \( (100 - 25)^2 = (75)^2 = 5625 \) 2. Для скважины 2: \( (21 - 25)^2 = (-4)^2 = 16 \) 3. Для скважины 3: \( (2 - 25)^2 = (-23)^2 = 529 \) 4. Для скважины 4: \( (-4 - 25)^2 = (-29)^2 = 841 \) 5. Для скважины 5: \( (6 - 25)^2 = (-19)^2 = 361 \) Теперь сложим все квадраты погрешностей: \[ 5625 + 16 + 529 + 841 + 361 = 6551 \] Теперь найдем MSEc: \[ MSEc = \frac{6551}{5} = 1310.2 \] ### Ответ Округляем до одного знака после запятой: \[ MSEc = 1310.2 \] Таким образом, точность работы константной модели, рассчитанная по метрике MSE, составляет **1310.2**.