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Vidéo: Comment trouve-t-on l'erreur quadratique moyenne ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Étapes générales pour calculer l'erreur quadratique moyenne à partir d'un ensemble de valeurs X et Y:
- Trouvez la droite de régression.
- Insérez vos valeurs X dans l'équation de régression linéaire pour trouver les nouvelles valeurs Y (Y').
- Soustrayez la nouvelle valeur Y de l'originale pour obtenir le Erreur .
- Carré le les erreurs .
- Additionnez le les erreurs .
- Trouvez le moyenne .
Aussi, que vous dit l'erreur quadratique moyenne ?
En statistiques, le erreur quadratique moyenne (MSE) ou moyenne au carré l'écart (MSD) d'un estimateur (d'une procédure d'estimation d'une quantité non observée) mesure la moyenne des carrés de la les erreurs -c'est-à-dire la moyenne au carré différence entre les valeurs estimées et la valeur réelle.
Sachez également, qu'est-ce que MSE en régression? variance-en termes de linéaire régression , la variance est une mesure de la mesure dans laquelle les valeurs observées diffèrent de la moyenne des valeurs prédites, c'est-à-dire leur différence par rapport à la moyenne des valeurs prédites. L'objectif est d'avoir une valeur faible. erreur quadratique moyenne ( MSE )-est la moyenne du carré des erreurs.
A savoir aussi, quelle est la valeur du MSE ?
FAQ sur l'assistance produit. L'erreur quadratique moyenne ( MSE ) est une mesure de la proximité d'une ligne ajustée aux points de données. Pour chaque point de données, vous prenez la distance verticalement du point au y correspondant valeur sur l'ajustement de la courbe (l'erreur), et carré le valeur.
Comment calculez-vous l'erreur quadratique moyenne en Python ?
Comment calculer le MSE
- Calculer la différence entre chaque paire de la valeur observée et prédite.
- Prenez le carré de la valeur de différence.
- Additionnez chacune des différences au carré pour trouver les valeurs cumulées.
- Afin d'obtenir la valeur moyenne, divisez la valeur cumulée par le nombre total d'éléments dans la liste.
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