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- 均方差(MEAN SQUARED ERROR, MSE)是衡量一个预测值与实际值之间差异的一种度量。在统计学中,它常用于评估模型的预测性能。 对于一组数据 $X_1, X_2, ..., X_N$,其均值为 $\MU$,则该组数据的均方差定义为: $$\TEXT{MSE} = \FRAC{1}{N}\SUM_{I=1}^N (X_I - \MU)^2$$ 其中,$\SUM_{I=1}^N (X_I - \MU)^2$ 是所有数据点与均值之差的平方和,而 $\FRAC{1}{N}$ 是权重因子,确保总和为1。 均方差越小,说明预测值与实际值之间的差异越小,模型的性能越好。
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- 均方差(MEAN SQUARED ERROR, MSE)是衡量一个预测模型或算法在数据上表现好坏的指标。它表示预测值与实际值之间的平均偏差程度。 均方差的计算公式为: $$MSE = \FRAC{1}{N}\SUM_{I=1}^{N}(Y_I - \HAT{Y}_I)^2$$ 其中,$Y_I$ 表示第 $I$ 个观测值的实际值,$\HAT{Y}_I$ 表示第 $I$ 个观测值的预测值,$N$ 表示观测值的数量。 均方差越小,说明预测模型或算法越接近真实情况,预测效果越好。
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- 均方差(MEAN SQUARED ERROR,简称MSE)是衡量一个预测模型或函数与实际值之间差异的一种度量。在统计学中,它用于评估预测结果的离散程度和偏差。 均方差的定义是: $$\TEXT{MSE} = \FRAC{1}{N}\SUM_{I=1}^{N}(Y_I - \HAT{Y}_I)^2$$ 其中,$Y_I$ 表示第 $I$ 个观测值,$\HAT{Y}_I$ 表示第 $I$ 个观测值的预测值,$N$ 是观测值的数量。 均方差越小,说明预测值与实际值之间的差异越小,模型的预测能力越强;反之,均方差越大,说明预测值与实际值之间的差异越大,模型的预测能力越弱。
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