ScholarGate
Avustaja
MCDMError metric

Keskineliövirhe (MSE)

Keskineliövirhe (Mean Squared Error, MSE) on regressiomallien perustavanlaatuinen häviöfunktio, joka mittaa ennusteiden ja havaintojen välisten neliöityjen poikkeamien keskiarvoa. Gaussin ja Legendren pienimmän neliösumman menetelmästä (1805–1809) juontuva MSE on tavallisen pienimmän neliösumman regressiomallin perusta ja pysyy keskeisenä nykyaikaisessa koneoppimisen optimoinnissa.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link
  2. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. link
  3. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateMean Squared Error (Mean Squared Error). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/model-evaluation/mean-squared-error · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026