Howtosignalprocessing
- Comment interprétez-vous une erreur de prédiction quadratique moyenne?
- Comment interprétez-vous l'erreur moyenne au carré dans la régression linéaire?
- Comment interprétez-vous MSE RMSE et MAE?
- Qu'est-ce qu'une erreur carrée moyenne acceptable?
Comment interprétez-vous une erreur de prédiction quadratique moyenne?
L'erreur quadratique moyenne (MSE) est calculée en carré les résidus et en les additionnant. La valeur est généralement interprétée comme à quelle distance (en moyenne) les résidus sont à partir de zéro ou comme la distance moyenne entre les valeurs observées et les prédictions du modèle.
Comment interprétez-vous l'erreur moyenne au carré dans la régression linéaire?
L'erreur quadratique moyenne mesure à quel point une ligne de régression est proche d'un ensemble de points de données. C'est une fonction de risque correspondant à la valeur attendue de la perte d'erreur au carré. L'erreur quadratique moyenne est calculée en prenant la moyenne, en particulier la moyenne, des erreurs au carré des données en ce qui concerne une fonction.
Comment interprétez-vous MSE RMSE et MAE?
Comment interpréter RMSE et MAE. MAE est interprété comme l'erreur moyenne lors de la prédiction avec le modèle. Le RMSE, en revanche, peut être interprété comme les performances pondérées moyennes du modèle, où un poids plus important est ajouté aux prédictions des valeurs aberrantes.
Qu'est-ce qu'une erreur carrée moyenne acceptable?
Il n'y a pas de valeur correcte pour MSE. Autrement dit, plus la valeur est faible, mieux c'est et 0 signifie que le modèle est parfait. Puisqu'il n'y a pas de réponse correcte, la valeur de base du MSE consiste à sélectionner un modèle de prédiction par rapport à un autre. De même, il n'y a pas non plus de réponse correcte sur ce que R2 devrait être. 100% signifie une corrélation parfaite.
