Der er ingen korrekt værdi for MSE. Kort sagt, jo lavere værdi, jo bedre, og 0 betyder, at modellen er perfekt.
Hvad er en acceptabel gennemsnitlig kvadratfejl?
Baseret på en tommelfingerregel kan det siges, at RMSE-værdier mellem 0,2 og 0,5 viser, at modellen relativt kan forudsige dataene nøjagtigt. Derudover er Adjusted R-squared mere end 0,75 en meget god værdi for at vise nøjagtigheden. I nogle tilfælde er justeret R-kvadrat på 0,4 eller mere også acceptabelt.
Hvad er rækkevidden af MSE?
Der er ingen acceptable grænser for MSE bortset fra, at jo lavere MSE er, desto højere er nøjagtigheden af forudsigelsen, da der ville være et fremragende match mellem det faktiske og det forudsagte datasæt. Dette er et eksempel på en forbedring i korrelation, da MSE nærmer sig nul.
Hvordan fortolker du MSE i lineær regression?
Den gennemsnitlige kvadratiske fejl (MSE) fortæller dig, hvor tæt en regressionslinje er på et sæt af punkter Den gør dette ved at tage afstandene fra punkterne til regressionslinjen (disse afstande er "fejlene") og kvadrere dem. Kvadreringen er nødvendig for at fjerne eventuelle negative tegn.
Hvad er r-kvadrat på almindeligt engelsk?
R-kvadrat er procentdelen af svarvariabelvariationen, der forklares med en lineær model. Det er altid mellem 0 og 100%. R-kvadrat er et statistisk mål for, hvor tæt dataene er på den tilpassede regressionslinje. … Generelt, jo højere R-kvadrat, jo bedre passer modellen til dine data.
