Go back to the English version of the documentationBłąd średniej kwadratowej w pomiarach jakości Watson OpenScale
Błąd średniej kwadratowej w pomiarach jakości Watson OpenScale
Last updated: 15 cze 2023
Błąd średniej kwadratowej daje średnią kwadratową różnicę między predykcyjnymi modelami i wartościami docelowew Watson OpenScale. Może być stosowany jako miara jakości estymatora.
Błąd średniej kwadratowej w skrócie
- Opis: średnia kwadratowa różnica między przewidywaniem modelu a wartością docelową
- Domyślne progi: Górna granica = 80%
- Domyślna rekomendacja:
- tendencja wzrostowa: trend wzrostowy wskazuje, że pomiar jest pogarszający się. Dane zwrotne stają się znacznie inne niż dane treningowe.
- Trend w dół: trend spadkowy wskazuje, że pomiar jest udoskonalany. Oznacza to, że przekwalifikowanie modelu jest skuteczne.
- Zmienność nieregularna lub nieregularna: odmiana nieregularna lub nieregularna wskazuje, że dane dotyczące sprzężenia zwrotnego nie są spójne między ocenami. Zwiększ minimalną wielkość próbki dla monitora jakości.
- Typ problemu: Regresja
- Wartości wykresu: Ostatnia wartość w przedziale czasu
- Dostępne szczegóły metryk: Brak
Wykonaj matematykę
Błąd średniej kwadratowej w najprostszej postaci jest reprezentowany przez następującą formułę.
SUM (Yi - ^Yi) * (Yi - ^Yi)
Mean squared errors = ____________________________
number of errors
Więcej inform.
Temat nadrzędny: Przegląd wielkości mierzonych dotyczących jakości