Ang Mean Squared Error (MSE) ay isang karaniwang metric na ginagamit upang suriin ang pagganap ng mga modelong regresyon.Ito ay sumusukat ng katamtamang kuwadradong pagkakaiba sa pagitan ng mga aktuwal at hinulaang halaga. Ang pagkalkula ng MSE ay kinasasangkutan ng ilang mga direktang hakbang na tumutulong sa pag-unawa kung gaano kahusay ang isang modelo na humuhula ng mga puntong datos.
Hakbang 1: Tinipon ang mga Pamantayang Aktuwal at Inihula
Ipunin ang aktuwal na mga halaga mula sa dataset at ang inihulang mga pamantayan na ginawa ng regresyong modelo.
Hakbang 2: Alamin ang Pagkakaiba
Sa bawat puntong datos, ibawas ang hinulaang halaga mula sa aktuwal na halaga.Ito ang nagbibigay ng pagkakamali sa bawat punto.
Hakbang 3: Linangin ang mga Pagkakamali
Linangin ang bawat pagkakamali upang alisin ang negatibong mga pamantayan at idiin ang mas malalaking pagkakamali.
Hakbang 4: Suriin ang Kahulugan
Pagsama-samahin ang lahat ng mga parisukat na pagkakamali at hatiin ng kabuuang bilang ng mga puntos ng datos.Ito ay nagbibigay ng kahulugan sa mga pagkakamaling kuwadrado, na ang MSE.
Sumaryo ng Pagkalkula
- Tipunin ang aktuwal at inihulang mga pamantayan
- Tantiyahin ang pagkakamali sa bawat punto ng datos
- Linangin ang bawat pagkakamali
- Lahat ng mga pagkakamali sa squareed
- Nahahati sa dami ng mga puntong datos