Vidējā kvadrāta kļūda (MSE) ir mērs, cik tuvu pielāgota līnija atrodas datu punktiem. … MSE ir vienības kvadrātā neatkarīgi no tā, kas ir attēlots uz vertikālās ass. Vēl viens lielums, ko mēs aprēķinām, ir Root Mean Squared Error (RMSE). Tā ir tikai kvadrātsakne no vidējās kvadrātiskās kļūdas.
Kāda ir atšķirība starp vidējo kvadrātu un mazāko kvadrātu kļūdu?
MSE ir labs aprēķins, ko jūs varētu vēlēties izmantot! Rezumējot, paturiet prātā, ka LSE ir metode, kas veido modeli, un MSE ir metrika, kas novērtē jūsu modeļa veiktspēju. MSE (Mean Squared Error) ir kvadrātiskās kļūdas vidējā vērtība, t.i., starpība starp novērtētāju un aprēķināto
Kāpēc vidējā kļūda kvadrātā ir kvadrātā?
Tas tiek darīts, ņemot attālumus no punktiem līdz regresijas līnijai (šie attālumi ir "kļūdas") un tos sadalot kvadrātā. Kvadrātēšana ir nepieciešama, lai noņemtu visas negatīvās pazīmes. Tas arī piešķir lielāku nozīmi lielākām atšķirībām. To sauc par vidējo kvadrātu kļūdu, jo jūs atrodat kļūdu kopas vidējo vērtību
Kāda ir atšķirība starp vidējo kļūdu kvadrātā un R kvadrātā?
R-Squared tiek saukta arī par MSE standartizēto versiju. R-kvadrātiņā ir atbildes mainīgā dispersijas daļa, ko uztver regresijas modelis, nevis MSE, kas tver atlikušo kļūdu.
Kas ir MSE un SSE?
Kļūdu kvadrātu summa (SSE) faktiski ir kļūdu kvadrātu svērtā summa, ja heteroskedastisko kļūdu opcija nav vienāda ar nemainīgu dispersiju. Vidējā kvadrātā kļūda (MSE) ir SSE, kas dalīta ar brīvības pakāpēm ierobežotajam modelim, kas ir n-2(k+1).
