Как используется среднеквадратическое отклонение в машинном обучении?

Среднеквадратичная ошибка (MSE) в машинном обучении измеряет среднее квадратичное отклонение предсказанных значений от истинных. sky.pro

Некоторые области применения MSE:

• Задачи регрессии, где цель состоит в минимизации ошибок в предсказаниях. yourtodo.life
• Ситуации, когда нужно подчеркнуть большие ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше больших ошибок прогноза. neerc.ifmo.ru Грубые ошибки становятся заметнее за счёт того, что ошибку прогноза возводят в квадрат. neerc.ifmo.ru
• Сравнение двух моделей или контроль качества во время обучения. neerc.ifmo.ru

Интерпретация результатов: чем меньше значение MSE, тем лучше. sky.pro shakhbanov.org Это свидетельствует о том, что модель лучше приближает фактические данные. shakhbanov.org Высокое значение MSE указывает на большие различия между фактическими и предсказанными значениями, что может свидетельствовать о неэффективности модели. shakhbanov.org

Пример использования: есть модель, которая предсказывает температуру воздуха на основе различных метеорологических параметров. yourtodo.life MSE в таком случае используется для измерения точности предсказаний модели. yourtodo.life