Logo ka.boatexistence.com

რით განსხვავდება კვადრატული შეცდომები კვადრატული შეცდომებისგან?

Სარჩევი:

რით განსხვავდება კვადრატული შეცდომები კვადრატული შეცდომებისგან?
რით განსხვავდება კვადრატული შეცდომები კვადრატული შეცდომებისგან?

ვიდეო: რით განსხვავდება კვადრატული შეცდომები კვადრატული შეცდომებისგან?

ვიდეო: რით განსხვავდება კვადრატული შეცდომები კვადრატული შეცდომებისგან?
ვიდეო: Machine Learning with Python! Mean Squared Error (MSE) 2024, მაისი
Anonim

საშუალო კვადრატული შეცდომა (MSE) არის საზომი, თუ რამდენად ახლოს არის დამონტაჟებული ხაზი მონაცემთა წერტილებთან. … MSE-ს აქვს ვერტიკალურ ღერძზე გამოსახული ერთეულების კვადრატი. კიდევ ერთი რაოდენობა, რომელსაც ჩვენ ვიანგარიშებთ არის Root Mean Squared Error (RMSE). ეს არის საშუალო კვადრატული შეცდომის კვადრატული ფესვი.

რა განსხვავებაა საშუალო კვადრატსა და უმცირეს კვადრატს შორის?

MSE არის კარგი შეფასება, რომლის გამოყენებაც შეიძლება დაგჭირდეთ! შეჯამებისთვის, გახსოვდეთ, რომ LSE არის მეთოდი, რომელიც ქმნის მოდელს და MSE არის მეტრიკა, რომელიც აფასებს თქვენი მოდელის შესრულებას. MSE (საშუალო კვადრატული შეცდომა) არის კვადრატული შეცდომის საშუალო, ანუ სხვაობა შემფასებელსა და სავარაუდო -ს შორის

რატომ არის საშუალო კვადრატული შეცდომა კვადრატში?

ამას აკეთებს წერტილებიდან რეგრესიის ხაზამდე მანძილების აღებით (ეს დისტანციები არის „შეცდომები“) და კვადრატში. კვადრატი აუცილებელია ნებისმიერი უარყოფითი ნიშნის მოსაშორებლად. ის ასევე მეტ წონას ანიჭებს დიდ განსხვავებებს. მას უწოდებენ საშუალო კვადრატის შეცდომას, როგორც თქვენ იპოვით შეცდომების სიმრავლის საშუალოს

რა განსხვავებაა საშუალო კვადრატულ შეცდომასა და R კვადრატს შორის?

R-Squared ასევე მოიხსენიება, როგორც MSE-ის სტანდარტიზებული ვერსია. R-კვადრატი წარმოადგენს პასუხის ცვლადის დისპერსიის წილადს, რომელიც აღბეჭდილია რეგრესიის მოდელით და არა MSE, რომელიც ასახავს ნარჩენ შეცდომას.

რა არის MSE და SSE?

კვადრატული შეცდომების ჯამი (SSE) რეალურად არის კვადრატული შეცდომების შეწონილი ჯამი, თუ ჰეტეროსკედასტური შეცდომების ვარიანტი არ არის მუდმივი დისპერსიის ტოლი. საშუალო კვადრატული შეცდომა (MSE) არის SSE გაყოფილი თავისუფლების ხარისხზე შეზღუდული მოდელის შეცდომებისთვის, რაც არის n-2(k+1).

გირჩევთ: