Pourquoi sommes-nous toujours intéressés par une distorsion carrée moyenne?

1. Quelle est la raison d'utiliser une erreur carrée moyenne?
2. Quel est l'avantage de MSE?
3. Voulons-nous MSE élevé ou bas?
4. Pourquoi avons-nous carré la différence de l'erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles lors du calcul de l'erreur quadratique moyenne?

Quelle est la raison d'utiliser une erreur carrée moyenne?

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.

Quel est l'avantage de MSE?

Les deux plus grands avantages de MSE ou RMSE sont qu'ils fournissent une fonction de perte quadratique et qu'ils sont également des mesures de l'incertitude dans la prévision.

Voulons-nous MSE élevé ou bas?

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.

Pourquoi avons-nous carré la différence de l'erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles lors du calcul de l'erreur quadratique moyenne?

Carré la différence élimine les valeurs négatives de la différence et garantit que l'erreur quadratique moyenne est toujours supérieure ou égale à zéro.