Меан Скверд Помилка (MSE) є загальним метричним, що використовується для оцінки продуктивності моделей регресивації. Вона вимірює середню різницю квадратів між фактичними та передбачуваними значеннями. Розрахунок MSE передбачає кілька кроків прямопередня, які допомагають зрозуміти, наскільки добре модель прогнозує дані точки.

Крок 1: Зберіть Фактичні та продиктовані значення

Зберіть фактичні значення з даних, а також прогнозовані значення, що створюються за допомогою моделі регресія. Обидва повинні бути однаковими для забезпечення точного розрахунку.

Крок 2: Розрахувати різницю

Для кожного пункту даних, відхилити передбачуване значення з фактичного значення. Це дає можливість похибку за кожну точку.

Крок 3: Квадратні помилки

На кожній сторінці ми можемо вивести негативні значення і підкреслити більші помилки. Це зроблено шляхом розмноження кожної помилки по собі.

Крок 4: Розрахунок Значення

Додайте всі помилки квадрата разом і розділіть на загальну кількість точок даних. Це дає підставу для помилок, які є МЗС.

Резюме розрахунку

  • Зберігайте актуальні та прогнозовані значення
  • Розрахунок помилки для кожного точки даних
  • Квадратура по похибки
  • Сума всіх помилок
  • Розділи за кількістю точок даних