Comment calculer MSE

Instructions

1. Trouvez la différence entre les points de données réelles et estimées dans un échantillon. Par exemple, si vous avez développé un algorithme pour prédire le cours des actions, la différence entre le prix de l'action prévue et le prix réel serait l'erreur. Si votre algorithme prédit 12 $, 15 $, 20 $, 22 $ et 24 $ comme prix pour cinq stocks sur un jour particulier, et les prix réels sont de 13 $, 17 $, 18 $, 20 $ et 24 $, respectivement, alors les erreurs sont de 1 $ (13 $ - 12 $) , 2 $ (17 $ - 15 $), - 2 $ (18 $ - 20 $), - 2 $ (20 $ - 22 $) et zéro (24 $ - 24 $), respectivement.

2. Calculer la somme des carrés des erreurs. Tout d'abord, la quadrature les différences, puis les additionner. En continuant avec l'exemple, la somme des carrés des erreurs est de 13 (1 + 4 + 4 + 4 + 0).

3. Diviser la somme des carrés des erreurs par le nombre de points de données pour calculer l'erreur quadratique moyenne. Pour conclure l'exemple, l'erreur quadratique moyenne est égale à 2,6 (13/5).