Daar is geen korrekte waarde vir MSE nie. Eenvoudig gestel, hoe laer die waarde, hoe beter en 0 beteken die model is perfek.
Wat is 'n aanvaarbare gemiddelde vierkantfout?
Op grond van 'n duimreël kan gesê word dat RMSE-waardes tussen 0.2 en 0.5 wys dat die model die data relatief akkuraat kan voorspel. Daarbenewens is aangepaste R-kwadraat meer as 0,75 'n baie goeie waarde om die akkuraatheid te wys. In sommige gevalle is aangepaste R-kwadraat van 0.4 of meer ook aanvaarbaar.
Wat is die omvang van MSE?
Daar is geen aanvaarbare limiete vir MSE nie, behalwe dat hoe laer die MSE, hoe hoër is die akkuraatheid van voorspelling aangesien daar uitstekende ooreenstemming tussen die werklike en voorspelde datastel sal wees. Dit word so geïllustreer deur verbetering in korrelasie soos wat MSE nul nader.
Hoe interpreteer jy MSE in lineêre regressie?
Die gemiddelde kwadraatfout (MSE) vertel jou hoe naby 'n regressielyn aan 'n stel punte is Dit doen dit deur die afstande van die punte na die regressielyn te neem (hierdie afstande is die "foute") en kwadraat hulle. Die vierkantigheid is nodig om enige negatiewe tekens te verwyder.
Wat is r-kwadraat in gewone Engels?
R-kwadraat is die persentasie van die responsveranderlike variasie wat deur 'n lineêre model verduidelik word. Dit is altyd tussen 0 en 100%. R-kwadraat is 'n statistiese maatstaf van hoe naby die data aan die pasgemaakte regressielyn is. … Oor die algemeen, hoe hoër die R-kwadraat, hoe beter pas die model by jou data.
