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- Quelle est la relation entre le biais-variance et MSE?
- Comment calculez-vous MSE à partir du biais?
- Peut-il être supérieur à 1?
- Est mse égal à la variance?
Quelle est la relation entre le biais-variance et MSE?
Il montre si notre prédicteur se rapproche du vrai modèle. Les modèles à haute capacité ont un biais faible et les modèles à faible capacité ont un biais élevé. Étant donné que le biais et la variance contribuent à MSE, les bons modèles essaient de les réduire les deux. C'est ce qu'on appelle le compromis de la variante-variance.
Comment calculez-vous MSE à partir du biais?
Définition 2.1 L'erreur quadratique moyenne (MSE) d'un estimateur ˆθ est eθ [(ˆθ− θ) 2]. = varθ (ˆθ) + bias2 (ˆθ), où biais (ˆθ) = eθ (ˆθ) - θ. [NB: Parfois, il peut être préférable d'avoir un estimateur biaisé avec une faible variance - il est parfois connu sous le nom de «compromis de vanaie de biais».]]
Peut-il être supérieur à 1?
Cependant, l'inconvénient de l'utilisation de MSE que R-Squared est qu'il sera difficile d'évaluer les performances du modèle en utilisant MSE car la valeur de MSE peut varier de 0 à tout nombre plus grand. Cependant, dans le cas de R-carré, la valeur est limitée entre 0 et 1.
Est mse égal à la variance?
Pour trouver un estimateur avec de bonnes propriétés MSE, nous devons trouver des estimateurs qui contrôlent à la fois la variance et le biais. Pour un estimateur impartial ˆθ, nous avons mseˆθ = e (ˆθ - θ) 2 = v ar (ˆθ) et donc, si un estimateur est non biaisé, son MSE est égal à sa variance.
