MCDMError metric
माध्य वर्ग त्रुटि (MSE)
माध्य वर्ग त्रुटि (MSE) प्रतिगमन मॉडल के लिए मूलभूत हानि फलन है, जो भविष्यवाणियों और अवलोकनों के बीच औसत वर्ग विचलन को मापता है। गॉस और लीजेंड्रे की न्यूनतम वर्ग विधि (1805-1809) से उत्पन्न, MSE साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन का आधार है और आधुनिक मशीन लर्निंग अनुकूलन के लिए केंद्रीय बना हुआ है।
पूरी विधि पढ़ें
केवल सदस्यों के लिए
साइन इन करेंयह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- एकाइके सूचना मानदंड (AIC)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- माध्य निरपेक्ष त्रुटि (MAE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- आर-स्क्वेयर्ड (आर²)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- मूल माध्य वर्ग त्रुटि (Root Mean Squared Error - RMSE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare