Il n'y a aucune valeur correcte pour MSE. En termes simples, plus la valeur est faible, mieux c'est et 0 signifie que le modèle est parfait.
Qu'est-ce qu'une erreur quadratique moyenne acceptable ?
Selon une règle empirique, on peut dire que les valeurs RMSE entre 0,2 et 0,5 montrent que le modèle peut prédire les données avec précision. De plus, R-carré ajusté supérieur à 0,75 est une très bonne valeur pour montrer la précision. Dans certains cas, un R-carré ajusté de 0,4 ou plus est également acceptable.
Quelle est la portée de MSE ?
Il n'y a pas de limites acceptables pour la MSE sauf que plus la MSE est faible, plus la précision de la prédiction est élevée, car il y aurait une excellente correspondance entre l'ensemble de données réel et prédit. Ceci est illustré par l'amélioration de la corrélation lorsque la MSE approche de zéro.
Comment interprétez-vous MSE en régression linéaire ?
L'erreur quadratique moyenne (MSE) indique vous à quel point une droite de régression est proche d'un ensemble de points Elle le fait en prenant les distances entre les points et la droite de régression (ces distances sont les "erreurs") et de les quadriller. La mise au carré est nécessaire pour supprimer tout signe négatif.
Qu'est-ce que le r au carré en langage clair ?
R au carré est le pourcentage de la variation de la variable de réponse qui est expliquée par un modèle linéaire. Il est toujours compris entre 0 et 100 %. Le R au carré est une mesure statistique de la proximité des données par rapport à la ligne de régression ajustée. … En général, plus le R au carré est élevé, plus le modèle s'adapte à vos données.
