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Comment trouve-t-on l'erreur quadratique moyenne ?
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Vidéo: Comment trouve-t-on l'erreur quadratique moyenne ?

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Vidéo: Théorie des Estimateurs/ (3) Erreur moyenne quadratique MSE 2024, Peut
Anonim

Étapes générales pour calculer l'erreur quadratique moyenne à partir d'un ensemble de valeurs X et Y:

  1. Trouvez la droite de régression.
  2. Insérez vos valeurs X dans l'équation de régression linéaire pour trouver les nouvelles valeurs Y (Y').
  3. Soustrayez la nouvelle valeur Y de l'originale pour obtenir le Erreur .
  4. Carré le les erreurs .
  5. Additionnez le les erreurs .
  6. 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

  1. Calculer la différence entre chaque paire de la valeur observée et prédite.
  2. Prenez le carré de la valeur de différence.
  3. Additionnez chacune des différences au carré pour trouver les valeurs cumulées.
  4. Afin d'obtenir la valeur moyenne, divisez la valeur cumulée par le nombre total d'éléments dans la liste.

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