Regressionsmetrik

Mean Squared Error (MSE)

Mean Squared Error (MSE) ist ein Begriff aus dem Bereich Regressionsmetrik: durchschnitt der quadrierten Abweichungen: $MSE = \frac{1}{n} \sum_{i} (y_{i} - y^_{i})^{2}$ .

Mechanismus

Durchschnitt der quadrierten Abweichungen: $MSE = \frac{1}{n} \sum_{i} (y_{i} - y^_{i})^{2}$ .

Implikation

Bestraft große Abweichungen mathematisch extrem streng und zwingt das Modell zur Ausreißervermeidung.

Ausführliche Erklärung

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