Es gibt keinen korrekten Wert für MSE. Einfach ausgedrückt, je niedriger der Wert, desto besser und 0 bedeutet, dass das Modell perfekt ist.
Was ist ein akzeptabler mittlerer quadratischer Fehler?
Basierend auf einer Faustregel kann gesagt werden, dass RMSE-Werte zwischen 0,2 und 0,5 zeigen, dass das Modell die Daten relativ genau vorhersagen kann. Darüber hinaus ist ein bereinigtes R-Quadrat von mehr als 0,75 ein sehr guter Wert, um die Genauigkeit anzuzeigen. In einigen Fällen ist auch ein angepasstes R-Quadrat von 0,4 oder mehr akzeptabel.
Was ist die Reichweite von MSE?
Es gibt keine akzeptablen Grenzen für den MSE, außer dass je niedriger der MSE, desto höher die Genauigkeit der Vorhersage, da es eine hervorragende Übereinstimmung zwischen dem tatsächlichen und dem vorhergesagten Datensatz geben würde. Dies wird durch die Verbesserung der Korrelation veranschaulicht, wenn MSE sich Null nähert.
Wie interpretiert man MSE in der linearen Regression?
Der mittlere quadratische Fehler (MSE) sagt dir, wie nah eine Regressionsgerade an einer Menge von Punkten liegt Dies geschieht, indem die Abstände von den Punkten zur Regressionsgerade genommen werden (diese Abstände sind die „Fehler“) und quadrieren sie. Das Quadrieren ist notwendig, um negative Vorzeichen zu entfernen.
Was heißt r-squared im Klartext?
R-Quadrat ist der Prozentsatz der Variation der Antwortvariablen, der durch ein lineares Modell erklärt wird. Er liegt immer zwischen 0 und 100 %. R-Quadrat ist ein statistisches Maß dafür, wie nahe die Daten an der angepassten Regressionslinie liegen. … Im Allgemeinen gilt: Je höher das R-Quadrat, desto besser passt das Modell zu Ihren Daten.
