Mean Squared Error (MSE)
Mean Squared Error adalah fungsi kerugian fundamental untuk model regresi, mengukur deviasi kuadrat rata-rata antara prediksi dan observasi. Berasal dari metode kuadrat terkecil Gauss dan Legendre (1805-1809), MSE adalah dasar untuk regresi kuadrat terkecil biasa dan tetap menjadi pusat optimasi pembelajaran mesin modern.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Kriteria Informasi Akaike (AIC)Evaluasi Model↔ compare
- Rata-rata Kesalahan Absolut (MAE)Evaluasi Model↔ compare
- R-squaredEvaluasi Model↔ compare
- Root Mean Squared Error (RMSE)Evaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →