结合输出分数以形成更好的分数

Question

我只有十个系统的输出输出，是的只有输出。

所有输出均按RMSE值与地面实况值进行评分：

RMSE = sqrt( sum( (true_value(:)-predictions(:)).^2) / numel(true_value))

一个系统的一个RMSE，例如：0.355用于具有1000多个预测的系统S.

从我的角度来看，如果不知道地面实况值，我怎样才能只使用十个输出及其得分来获得更好的预测。

Answer 1

如果您有十个系统的输出为y_i且RMSE值为RMSE_i，则索引i的范围为1到10.线性加权输出y对应于：

在Matlab中，每个信号的权重可以通过以下方式获得：

w = (1-RMSE) ./ sum(1-RMSE);

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例如，如果我们有RMSE值：

RMSE = [0.355, 0.1672, 0.7479, 0.2756, 0.0046, 0.4870, 0.1925, 0.9554, 0.8374, 0.1426];

每个信号的权重为：

w = [0.1105, 0.1427, 0.0432, 0.1242, 0.1706, 0.0879, 0.1384, 0.0076, 0.0279, 0.1469];

可以看出，具有较高RMSE值的输出具有较低的权重，即它们的信息不太可靠。