Howtosignalprocessing
Co to jest w Pythonie?
Średni błąd kwadratowy (MSE) mierzy ilość błędu w modelu statystycznym. Oceń średnią różnicę kwadratową między zaobserwowanymi i przewidywanymi wartościami. Jeśli model nie ma błędów, MSE wynosi zero. Jego wartość wzrasta wraz ze wzrostem błędu modelu.
Jak uzyskać wartość MSE?
Aby znaleźć MSE, weź obserwowaną wartość, odejmij przewidywaną wartość i kwadratowi tę różnicę. Powtórz to dla wszystkich obserwacji. Następnie podsumuj wszystkie te wartości kwadratowe i podziel się przez liczbę obserwacji.
Jak interpretować MSE?
MSE służy do sprawdzenia, jak bliskie szacunki lub prognozy są dla rzeczywistych wartości. Obniżyć MSE, tym bliżej prognozuje. Jest to stosowane jako miara oceny modelu dla modeli regresji, a niższa wartość wskazuje na lepsze dopasowanie.
