반응형
오차 제곱의 평균의 정의는 다음 자료에서 참고하였다.
Mean Squared Error (MSE) - Statistics By Jim
Mean squared error (MSE) measures the amount of error in statistical models. It assesses the average squared difference between the observed and predicted values. When a model has no error, the MSE equals zero. As model error increases, its value increases. The mean squared error is also known as the mean squared deviation (MSD).
반응형
'수학' 카테고리의 다른 글
| 행렬의 연산과 용어에 대한 이해 (0) | 2023.10.08 |
|---|---|
| 측정치, 추정치, 추정치의 오차 그리고 상관계수가 1이라면.. (0) | 2023.10.02 |
| 상관계수와 정의 (0) | 2023.10.02 |
| IQ 데이터의 스펙트럼 표시 그리고 window function (0) | 2023.09.24 |
| shift 연산과 folding(or flip) 연산의 정리 (0) | 2022.11.21 |