Howtosignalprocessing
Qu'est-ce que MSE dans Python?
L'erreur quadratique moyenne (MSE) mesure la quantité d'erreur dans un modèle statistique. Évaluez la différence moyenne au carré entre les valeurs observées et prédites. Si le modèle n'a pas d'erreurs, le MSE est nul. Sa valeur augmente à mesure que l'erreur du modèle augmente.
Comment obtenir la valeur MSE?
Pour trouver le MSE, prenez la valeur observée, soustrayez la valeur prévue et carré cette différence. Répétez cela pour toutes les observations. Ensuite, estimez toutes ces valeurs au carré et divisez par le nombre d'observations.
Comment interpréter MSE?
MSE est utilisé pour vérifier les estimations ou les prévisions étroites des valeurs réelles. Abaissez le MSE, plus le prolonge. Ceci est utilisé comme mesure d'évaluation du modèle pour les modèles de régression et la valeur inférieure indique un meilleur ajustement.
