随机森林中每棵树的平均绝对误差

Question

我使用weka的评估类作为随机森林中每个生成树的平均绝对误差。解释说“指的是数值类的预测值的误差，以及名义类别的预测概率分布的误差。”

有人可以用简单的词语或可能用一个例子来解释它吗？

Answer 1

平均绝对误差表示您的预测平均与测试数据的实际值有多接近。

对于数字课程，这很容易思考 示例：

  

真值：{0,1,4}
  预测值：{1,3,1}   差异：{-1，-2,3}（从真实中减去预测）
  绝对差异：{1,2,3}
  平均绝对差值：（1 + 2 + 3）/ 3 = 2

对于名义类，预测不再是单个值，而是属于不同可能类的实例的概率分布。提供的示例将有两个类 示例：

  

符号：[0.5,0.5]表示属于Y类的几率为50％的实例，属于X类的几率为50％。

     

真正的分布：{[0,1]，[1,0]}
  预测分布：{[0.25,0.75]，[1,0]}
  差异：{[ - 0.25,0.25]，[0,0]}
  绝对差异：{（0.25 + 0.25）/ 2，（0 + 0）/ 2} = {0.25,0}
  平均绝对差：（0.25 + 0）/ 2 = 0.125

You can double check my explanation by visiting the source code for Weka's evaluation class.
另外作为旁注，我相信Weka报告的随机森林的平均绝对差异是整个森林，而不是单个树木。