Nu există o valoare corectă pentru MSE. Mai simplu spus, cu cât valoarea este mai mică, cu atât mai bine și 0 înseamnă că modelul este perfect.
Care este o eroare pătratică medie acceptabilă?
Pe baza unei reguli empirice, se poate spune că valorile RMSE între 0,2 și 0,5 arată că modelul poate prezice relativ exact datele. În plus, R-pătrat ajustat mai mult de 0,75 este o valoare foarte bună pentru a afișa acuratețea. În unele cazuri, R-pătratul ajustat de 0,4 sau mai mult este, de asemenea, acceptabil.
Care este intervalul MSE?
Nu există limite acceptabile pentru MSE, cu excepția faptului că, cu cât MSE este mai mic, cu atât este mai mare acuratețea predicției, deoarece ar exista o potrivire excelentă între setul de date real și cel estimat. Acest lucru este la fel de exemplificat prin îmbunătățirea corelației pe măsură ce MSE se apropie de zero.
Cum interpretezi MSE în regresie liniară?
Eroarea medie pătratică (MSE) îi spune vă cât de aproape este o linie de regresie de un set de puncte Face acest lucru luând distanțele de la puncte la linia de regresie (aceste distanțe sunt „erorile”) și punerea lor la pătrat. Pătratul este necesar pentru a elimina orice semne negative.
Ce este r-squared în engleză simplă?
R-pătrat este procentul variației variabilei răspuns care este explicat printr-un model liniar. Este întotdeauna între 0 și 100%. R-pătratul este o măsură statistică a cât de aproape sunt datele de linia de regresie ajustată. … În general, cu cât pătratul R este mai mare, cu atât modelul se potrivește mai bine cu datele dvs.
