ข้อผิดพลาดกำลังสองแตกต่างจากข้อผิดพลาดกำลังสองอย่างไร

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

ค่าเฉลี่ยกำลังสองผิดพลาด (MSE) คือการวัดว่าเส้นที่พอดีนั้นอยู่ใกล้กับจุดข้อมูลมากเพียงใด … MSE มีหน่วยกำลังสองของสิ่งที่วางแผนไว้บนแกนตั้ง ปริมาณอื่นที่เราคำนวณคือ Root Mean Squared Error (RMSE) มันก็แค่สแควร์รูทของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนกำลังสองเฉลี่ยกับค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองน้อยที่สุดแตกต่างกันอย่างไร

MSE เป็นค่าประมาณที่ดีที่คุณอาจต้องการใช้ ! โดยสรุปแล้ว โปรดจำไว้ว่า LSE เป็นวิธีที่สร้างแบบจำลองและ MSE เป็นตัวชี้วัดที่ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณ MSE (Mean Squared Error) คือค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดกำลังสอง เช่น ความแตกต่างระหว่างตัวประมาณและค่าประมาณ

เหตุใดข้อผิดพลาดกำลังสองจึงถูกยกกำลังสอง

มันทำได้โดยนำระยะทางจากจุดไปยังเส้นถดถอย (ระยะเหล่านี้คือ “ความคลาดเคลื่อน”) และยกกำลังสองมัน การยกกำลังสองจำเป็นต้องลบเครื่องหมายลบออก นอกจากนี้ยังให้น้ำหนักที่มากขึ้นสำหรับความแตกต่างที่มากขึ้น ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยเป็น คุณกำลังหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อผิดพลาด

ค่าเฉลี่ยกำลังสองและ R กำลังสองต่างกันอย่างไร

R-Squared ยังถูกเรียกว่าเป็นเวอร์ชันมาตรฐานของ MSE R-squared แสดงถึงเศษส่วนของความแปรปรวนของตัวแปรตอบสนองที่จับโดยแบบจำลองการถดถอยแทนที่จะเป็น MSE ซึ่งจับข้อผิดพลาดที่เหลือ

MSE และ SSE คืออะไร

ผลรวมของข้อผิดพลาดกำลังสอง (SSE) คือผลรวมถ่วงน้ำหนักของข้อผิดพลาดกำลังสอง ถ้าตัวเลือกข้อผิดพลาดต่างกันไม่เท่ากับความแปรปรวนคงที่ ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) คือ SSE หารด้วยองศาอิสระสำหรับข้อผิดพลาดสำหรับรูปแบบที่มีข้อจำกัด ซึ่งก็คือ n-2(k+1)