¿Alguna vez has tenido problemas para editar tu documento UOF mientras estás en movimiento? ¡Bueno, DocHub tiene una excelente solución para eso! Accede a este editor en línea desde cualquier dispositivo conectado a internet. Permite a los usuarios ingresar muestras en archivos UOF rápidamente y siempre que sea necesario.
DocHub te sorprenderá con lo que te ofrece. Tiene capacidades robustas para hacer cualquier actualización que desees a tus formularios. Y su interfaz es tan fácil de usar que todo el proceso de principio a fin te llevará solo unos pocos clics.
Después de completar los ajustes y compartir, puedes guardar tu archivo UOF actualizado en tu dispositivo o en la nube tal como está o con un Registro de Auditoría que contenga todos los cambios aplicados. Además, puedes guardar tu documentación en su versión inicial o transformarla en una plantilla de uso múltiple - realiza cualquier tarea de gestión de documentos desde cualquier lugar con DocHub. ¡Suscríbete hoy!
Ahora, acabamos de medir el error de este modelo lineal en comparación con nuestros datos de entrenamiento originales. Sin embargo, sabemos, por ejemplo, de k y n, que podemos construir modelos que pueden ajustarse exactamente a estos datos de entrenamiento. Así que podemos tener un error arbitrariamente pequeño contra nuestro conjunto de entrenamiento. La medida más importante es, ¿cuál es nuestro error fuera de muestra? Entonces, lo que significa fuera de muestra es que entrenamos en nuestro conjunto de entrenamiento, pero probamos en un conjunto de datos de prueba separado. Y, eso va a ser diferente a nuestro conjunto de entrenamiento. Así que, para medir el error fuera de muestra, miramos el error de nuestro conjunto de prueba, no de nuestro conjunto de entrenamiento. Así que miramos cada uno de estos puntos de prueba y medimos el error para cada uno de ellos. Así que miramos estos puntos azules en lugar de los puntos verdes, los introducimos en esta ecuación igual que antes, y ese es nuestro error cuadrático medio fuera de muestra.
