MSE Python

1. Was ist MSE in Python??
2. Wie bekomme ich MSE -Wert?
3. Wie man MSE interpretiert?

Was ist MSE in Python??

Der mittlere quadratische Fehler (MSE) misst die Fehlermenge in einem statistischen Modell. Bewerten Sie den mittleren quadratischen Unterschied zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten. Wenn das Modell keine Fehler hat, ist die MSE Null. Sein Wert steigt mit zunehmendem Modellfehler.

Wie bekomme ich MSE -Wert?

Um die MSE zu finden, nehmen Sie den beobachteten Wert an, subtrahieren Sie den vorhergesagten Wert und quadratisch diese Differenz. Wiederholen Sie das für alle Beobachtungen. Setzen Sie dann alle quadratischen Werte zusammen und teilen Sie sich durch die Anzahl der Beobachtungen.

Wie man MSE interpretiert?

MSE wird verwendet, um zu überprüfen, wie enge Schätzungen oder Prognosen für tatsächliche Werte sind. Senken Sie die MSE ab, je näher der Näher auf die tatsächliche Prognose prognostiziert wird. Dies wird als Modellbewertungsmaß für Regressionsmodelle verwendet, und der niedrigere Wert zeigt eine bessere Passform an.