Kaip rasti vidutinę kvadratinę paklaidą?

2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50

Bendrieji veiksmai, skirti apskaičiuoti vidutinę kvadratinę paklaidą pagal X ir Y verčių nustatymą:

1. Raskite regresijos tiesę.
2. Įdėkite savo X reikšmes į tiesinės regresijos lygtį, kad rastumėte naujas Y reikšmes (Y').
3. Atimkite naują Y reikšmę iš originalo, kad gautumėte klaida .
4. Kvadratas klaidų .
5. Sudėkite klaidų .
6. Surask reiškia .

Be to, ką jums sako vidutinė kvadrato paklaida?

Statistikoje, vidutinė kvadratinė paklaida (MSE) arba vidurkis kvadratu įverčio (nestebėto dydžio įvertinimo procedūros) nuokrypis (MSD) matuoja kvadratų vidurkį. klaidų - tai yra vidurkis kvadratu skirtumą tarp apskaičiuotų verčių ir tikrosios vertės.

Taip pat žinokite, kas yra MSE regresijoje? dispersija – tiesine prasme regresija , dispersija yra matas, nurodantis, kiek stebimos reikšmės skiriasi nuo numatytų reikšmių vidurkio, t. y. jų skirtumas nuo numatomų verčių vidurkio. Tikslas yra turėti žemą vertę. vidutinė kvadratinė paklaida ( MSE ) – yra klaidų kvadrato vidurkis.

Taip pat žinoti, kokia yra MSE vertė?

Produktų palaikymo DUK. Vidutinio kvadrato klaida ( MSE ) yra matas, nurodantis, kaip arti pritaikyta linija yra nuo duomenų taškų. Kiekvienam duomenų taškui imamas atstumas vertikaliai nuo taško iki atitinkamo y vertė ant kreivės tinka (theerror) ir kvadratu vertė.

Kaip apskaičiuoti vidutinę kvadratinę paklaidą Python?

Kaip apskaičiuoti MSE

1. Apskaičiuokite skirtumą tarp kiekvienos stebimos ir numatomos vertės poros.
2. Paimkite skirtumo vertės kvadratą.
3. Pridėkite kiekvieną skirtumą kvadratu, kad surastumėte kaupiamąsias reikšmes.
4. Norėdami gauti vidutinę vertę, padalykite kaupiamąją vertę iš bendro sąrašo elementų skaičiaus.