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¿Qué es MSE en Python??
El error medio cuadrado (MSE) mide la cantidad de error en un modelo estadístico. Evaluar la diferencia media cuadrada entre los valores observados y predichos. Si el modelo no tiene errores, el MSE es cero. Su valor aumenta a medida que aumenta el error del modelo.
¿Cómo obtengo el valor de MSE??
Para encontrar el MSE, tome el valor observado, reste el valor predicho y cuadrado esa diferencia. Repita eso para todas las observaciones. Luego, sume todos esos valores al cuadrado y divida por el número de observaciones.
Cómo interpretar MSE?
MSE se usa para verificar qué tan cercanas están las estimaciones o los pronósticos a los valores reales. Bajo el MSE, se pronostica más cerca de. Esto se utiliza como medida de evaluación de modelo para los modelos de regresión y el valor más bajo indica un mejor ajuste.
