Hvordan finder du den gennemsnitlige kvadratiske fejl?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Generelle trin til at beregne middelkvadratfejlen fra aktiv af X- og Y-værdier:

1. Find regressionslinjen.
2. Indsæt dine X-værdier i den lineære regressionsligning for at finde de nye Y-værdier (Y').
3. Træk den nye Y-værdi fra originalen for at få fejl .
4. Square the fejl .
5. Læg sammen fejl .
6. Find betyde .

Og hvad fortæller den gennemsnitlige kvadratiske fejl dig?

I statistik er gennemsnitlig kvadratisk fejl (MSE) eller middel i kvadrat afvigelse (MSD) af en estimator (af en procedure til at estimere en ikke-observeret mængde) måler gennemsnittet af kvadraterne af fejl -det vil sige gennemsnittet firkantet forskel mellem de anslåede værdier og den faktiske værdi.

Ved også, hvad er MSE i regression? varians i form af lineær regression , varians er et mål for, hvor langt observerede værdier adskiller sig fra gennemsnittet af forudsagte værdier, dvs. deres forskel fra det forudsagte værdimiddel. Målet er at have en værdi, der er lav. gennemsnitlig kvadratfejl ( MSE )-er gennemsnittet af kvadratet af fejlene.

Også at vide, hvad er værdien af MSE?

Ofte stillede spørgsmål om produktsupport. Den gennemsnitlige kvadratiske fejl ( MSE ) er et mål for, hvor tæt en tilpasset linje er på datapunkter. For hvert datapunkt tager du afstanden lodret fra punktet til det tilsvarende y værdi på kurvepasningen (fejlen), og firkant den værdi.

Hvordan beregner du middelkvadratfejl i Python?

Sådan beregnes MSE

1. Beregn forskellen mellem hvert par af den observerede og forudsagte værdi.
2. Tag kvadratet af forskelsværdien.
3. Tilføj hver af de kvadrerede forskelle for at finde de kumulative værdier.
4. For at opnå gennemsnitsværdien skal du dividere den kumulative værdi med det samlede antal elementer på listen.