Там нет правильного значения для MSE. Проще говоря, чем ниже значение, тем лучше, а 0 означает, что модель идеальна.
Какова приемлемая среднеквадратическая ошибка?
Основываясь на эмпирическом правиле, можно сказать, что значения RMSE между 0,2 и 0,5 показывают, что модель может относительно точно прогнозировать данные. Кроме того, скорректированный R-квадрат больше 0,75 - очень хорошее значение для демонстрации точности. В некоторых случаях также допустим скорректированный R-квадрат 0,4 или более.
Каков диапазон MSE?
Не существует допустимых пределов для MSE, за исключением того, что чем ниже MSE, тем выше точность предсказания, поскольку будет превосходное соответствие между фактическим и предсказанным набором данных. Примером этого является улучшение корреляции по мере приближения MSE к нулю.
Как вы интерпретируете MSE в линейной регрессии?
Среднеквадратическая ошибка (MSE) сообщает вам, насколько близка линия регрессии к набору точек Она делает это, взяв расстояния от точек до линии регрессии (эти расстояния являются «ошибками») и возведением их в квадрат. Возведение в квадрат необходимо для удаления всех отрицательных знаков.
Что такое r-squared на простом английском языке?
R-квадрат - это процент вариации переменной отклика, которая объясняется линейной моделью. Он всегда находится в диапазоне от 0 до 100%. R-квадрат - это статистическая мера того, насколько данные близки к подобранной линии регрессии. … В целом, чем выше R-квадрат, тем лучше модель соответствует вашим данным.
