Howtosignalprocessing
- ¿Cómo se interpreta un error de predicción de cuadrado medio??
- ¿Cómo se interpreta??
- ¿Cómo se interpreta MSE RMSE y Mae??
- ¿Qué es un error cuadrado medio aceptable??
¿Cómo se interpreta un error de predicción de cuadrado medio??
El error cuadrado medio (MSE) se calcula cuadrando los residuos y sumándolos. El valor generalmente se interpreta como hasta qué punto (en promedio) los residuos son de cero o como la distancia promedio entre los valores observados y las predicciones del modelo.
¿Cómo se interpreta??
El error medio cuadrado mide qué tan cerca está una línea de regresión a un conjunto de puntos de datos. Es una función de riesgo correspondiente al valor esperado de la pérdida de error al cuadrado. El error cuadrado medio se calcula tomando el promedio, específicamente la media, de los errores al cuadrado de los datos en relación con una función.
¿Cómo se interpreta MSE RMSE y Mae??
Cómo interpretar RMSE y Mae. MAE se interpreta como el error promedio al hacer una predicción con el modelo. RMSE, por otro lado, se puede interpretar como el rendimiento ponderado promedio del modelo, donde se agrega un peso mayor a las predicciones atípicas.
¿Qué es un error cuadrado medio aceptable??
No hay un valor correcto para MSE. En pocas palabras, cuanto menor sea el valor, mejor y 0 significa que el modelo es perfecto. Dado que no hay una respuesta correcta, el valor básico del MSE es seleccionar un modelo de predicción sobre otro. Del mismo modo, tampoco hay una respuesta correcta sobre lo que debería ser R2. 100% significa correlación perfecta.
