Error Quadràtic Mitjà (MSE)
L'Error Quadràtic Mitjà (MSE) és la funció de pèrdua fonamental per als models de regressió, que mesura la desviació quadràtica mitjana entre les prediccions i les observacions. Originat del mètode dels mínims quadrats de Gauss i Legendre (1805-1809), l'MSE és la base de la regressió ordinària per mínims quadrats i continua sent central en l'optimització de l'aprenentatge automàtic modern.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Criteri d'Informació d'Akaike (AIC)Avaluació de models↔ compare
- Error Absolut Mitjà (MAE)Avaluació de models↔ compare
- Coeficient de determinació (R²)Avaluació de models↔ compare
- Error Quadràtic Mitjà (RMSE)Avaluació de models↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →