Có không có giá trị chính xáccho MSE. Nói một cách đơn giản, giá trị càng thấp càng tốt và 0 có nghĩa là mô hình hoàn hảo.
Sai số bình phương trung bình có thể chấp nhận được là gì?
Dựa trên quy tắc ngón tay cái, có thể nói rằng các giá trị RMSE từ 0,2 đến 0,5cho thấy rằng mô hình có thể dự đoán dữ liệu một cách tương đối chính xác. Ngoài ra, bình phương R được điều chỉnh lớn hơn 0,75 là một giá trị rất tốt để hiển thị độ chính xác. Trong một số trường hợp, bình phương R đã điều chỉnh từ 0,4 trở lên cũng được chấp nhận.
Phạm vi của MSE là gì?
Không có giới hạn nào được chấp nhận đối với MSEngoại trừ MSE càng thấp thì độ chính xác của dự đoán càng cao vì sẽ có sự trùng khớp tuyệt vời giữa tập dữ liệu thực tế và dự đoán. Điều này được minh chứng bằng việc cải thiện mối tương quan khi MSE tiến gần đến con số không.
Bạn giải thích MSE như thế nào trong hồi quy tuyến tính?
Lỗi bình phương trung bình (MSE) cho bạn biết mức độ gần của đường hồi quy với một tập hợp các điểmNó thực hiện điều này bằng cách lấy khoảng cách từ các điểm đến đường hồi quy (những khoảng cách này là “sai số”) và bình phương chúng. Bình phương là cần thiết để loại bỏ bất kỳ dấu hiệu tiêu cực nào.
R-squared trong tiếng Anh đơn giản là gì?
R-bình phương là phần trăm của biến thể phản ứngđược giải thích bằng mô hình tuyến tính. Nó luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 100%. R-bình phương là một thước đo thống kê về mức độ gần của dữ liệu với đường hồi quy phù hợp. … Nói chung, bình phương R càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu của bạn.
