MCDMError metric
متوسط مربعات الخطأ (MSE)
متوسط مربعات الخطأ (MSE) هو دالة الخسارة الأساسية لنماذج الانحدار، ويقيس متوسط الانحراف التربيعي بين التنبؤات والملاحظات. نشأ MSE من طريقة المربعات الصغرى لغاوس ولجندر (1805-1809)، وهو أساس انحدار المربعات الصغرى العادية ويظل محورياً في تحسين التعلم الآلي الحديث.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link ↗
- Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. link ↗
- Goodman, L. A. (1960). On the exact variance of products. Journal of the American Statistical Association, 55(292), 708-713. DOI: 10.1080/01621459.1960.10483369 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/mean-squared-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- معيار معلومات أكايكي (AIC)تقييم النماذج↔ compare
- متوسط الخطأ المطلق (MAE)تقييم النماذج↔ compare
- معامل التحديد (R²)تقييم النماذج↔ compare
- خطأ متوسط المربعات (RMSE)تقييم النماذج↔ compare