Ralat Kuasa Dua Min (MSE)
Ralat Kuasa Dua Min (MSE) ialah fungsi kerugian asas untuk model regresi, mengukur sisihan kuasa dua min antara ramalan dan pemerhatian. Berasal daripada kaedah kuasa dua terkecil Gauss dan Legendre (1805-1809), MSE ialah asas untuk regresi kuasa dua terkecil biasa dan kekal menjadi teras pengoptimuman pembelajaran mesin moden.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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 Maklumat Akaike (AIC)Penilaian Model↔ compare
- Ralat Mutlak Min (MAE)Penilaian Model↔ compare
- R-squared (R²)Penilaian Model↔ compare
- Ralat Punca Min Kuasa Dua (RMSE)Penilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →