Mengapa kami selalu tertarik pada distorsi yang kejam?

1. Apa alasan menggunakan kesalahan kuadrat berarti?
2. Apa keuntungan dari MSE?
3. Apakah kami ingin MSE tinggi atau rendah?
4. Mengapa kita memenuhi perbedaan kesalahan antara nilai yang diprediksi dan nilai aktual saat menghitung kesalahan kuadrat rata -rata?

Apa alasan menggunakan kesalahan kuadrat berarti?

MSE digunakan untuk memeriksa seberapa dekat perkiraan atau perkiraan dengan nilai aktual. Turunkan MSE, semakin dekat diperkirakan. Ini digunakan sebagai ukuran evaluasi model untuk model regresi dan nilai yang lebih rendah menunjukkan kecocokan yang lebih baik.

Apa keuntungan dari MSE?

Dua keunggulan terbesar MSE atau RMSE adalah bahwa mereka memberikan fungsi kehilangan kuadratik dan bahwa mereka juga merupakan ukuran ketidakpastian dalam peramalan.

Apakah kami ingin MSE tinggi atau rendah?

Tidak ada nilai yang benar untuk MSE. Sederhananya, semakin rendah nilainya semakin baik dan 0 berarti modelnya sempurna.

Mengapa kita memenuhi perbedaan kesalahan antara nilai yang diprediksi dan nilai aktual saat menghitung kesalahan kuadrat rata -rata?

Mengkuadratkan perbedaan menghilangkan nilai negatif dari perbedaan dan memastikan bahwa kesalahan kuadrat rata -rata selalu lebih besar dari atau sama dengan nol.