Innehållsförteckning:

Hur hittar du medelkvadratfelet?
Hur hittar du medelkvadratfelet?

Video: Hur hittar du medelkvadratfelet?

Video: Hur hittar du medelkvadratfelet?
Video: Mean Squared Error | What Is Mean Squared Error? | Probability And Statistics | Simplilearn 2024, November
Anonim

Allmänna steg för att beräkna medelkvadratfelet från tillgången på X- och Y-värden:

  1. Hitta regressionslinjen.
  2. Infoga dina X-värden i den linjära regressionsekvationen för att hitta de nya Y-värdena (Y').
  3. Subtrahera det nya Y-värdet från originalet för att få fel .
  4. Square the fel .
  5. Lägg till fel .
  6. Hitta betyda .

Dessutom, vad säger medelkvadratfelet dig?

I statistiken medelkvadratfel (MSE) eller medelkvadrat avvikelse (MSD) för en estimator (av en procedur för att uppskatta en icke observerad kvantitet) mäter medelvärdet av kvadraterna i fel -det vill säga genomsnittet kvadrat skillnaden mellan de uppskattade värdena och det verkliga värdet.

Vet också, vad är MSE i regression? varians i termer av linjär regression , är variansen ett mått på hur långt observerade värden skiljer sig från medelvärdet av förutsagda värden, d.v.s. deras skillnad från det förutsagda värdemedelvärdet. Målet är att ha ett värde som är lågt. medelkvadratfel ( MSE )-är medelvärdet av kvadraten av felen.

Också att veta, vad är värdet av MSE?

Vanliga frågor om produktsupport. Mean Squared Error( MSE ) är ett mått på hur nära en anpassad linje är datapunkter. För varje datapunkt tar du avståndet vertikalt från punkten till motsvarande y värde på kurvan passning (felet), och fyrkanta den värde.

Hur beräknar du medelkvadratfel i Python?

Hur man beräknar MSE

  1. Beräkna skillnaden mellan varje par av det observerade och förutsagda värdet.
  2. Ta kvadraten på skillnadsvärdet.
  3. Lägg till var och en av de kvadratiska skillnaderna för att hitta de kumulativa värdena.
  4. För att få medelvärdet, dividera det kumulativa värdet med det totala antalet objekt i listan.

Rekommenderad: