Vidējā kvadrātiskā kļūda (MSE)
Vidējā kvadrātiskā kļūda ir regresijas modeļu pamatfunkcija, kas mēra vidējo kvadrātisko novirzi starp prognozēm un novērojumiem. Tā izcelsme meklējama Gausa un Ležandra mazāko kvadrātu metodē (1805–1809), un MSE ir pamats parastajai mazāko kvadrātu regresijai, saglabājot centrālo lomu mūsdienu mašīnmācīšanās optimizācijā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Akaike informācijas kritērijs (AIC)Modeļu novērtēšana↔ compare
- Vidējā absolūtā kļūda (MAE)Modeļu novērtēšana↔ compare
- R kvadrāts (R²)Modeļu novērtēšana↔ compare
- Vidējā kvadrātiskā kļūda (RMSE)Modeļu novērtēšana↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →