Среднеквадратичная ошибка (MSE)
Среднеквадратичная ошибка (MSE) - это функция потерь, которая используется в задачах регрессии. Это задачи, где пример может быть предсказан как непрерывное значение, и модель должна определить это значение.
Где используется среднеквадратичная ошибка?
Среднеквадратичная ошибка широко используется во многих приложениях машинного обучения, включая:
- Задачи регрессии, где требуется предсказать непрерывное значение на основе входных данных.
- Задачи прогнозирования временных рядов, где требуется предсказать будущие значения на основе прошлых и текущих данных.
- Любой другой тип задачи машинного обучения, который включает предсказание непрерывного значения.
Преимущества среднеквадратичной ошибки
- Интерпретация: Среднеквадратичная ошибка предоставляет прямую интерпретацию. Она измеряет среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями.
- Чувствительность к выбросам: Среднеквадратичная ошибка чувствительна к выбросам, поскольку она штрафует модель за большие ошибки.
Недостатки среднеквадратичной ошибки
- Чувствительность к выбросам: Хотя это может быть преимуществом в некоторых случаях, чувствительность к выбросам может быть недостатком, если ваши данные содержат много шума или аномалий.
- Неравномерные веса ошибок: Среднеквадратичная ошибка присваивает больший вес большим ошибкам. Это может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны.
Формула среднеквадратичной ошибки
Формула для среднеквадратичной ошибки:
где:
- y - это истинные значения
- y^- это предсказанные значения
- N - это количество примеров в данных
Эта формула вычисляет среднее значение квадратов ошибок - то есть среднеквадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями. Потери высоки, когда предсказания модели сильно отличаются от истинных значений, и низки, когда предсказания модели соответствуют истинным значениям. Это побуждает модель делать точные предсказания.
Ниже вы можете увидеть Python код:
Весь код, и даже больше, в моем телеграм канале.