MSE (Mean Squared Error,均方误差) 是最常用于评估回归模型的性能的一种度量。它表明模型预测的差异程度,可以用来评估模型的准确性或者说是其预测效果好坏。
MSE的定义如下: MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(Y_{i}- \hat{Y_{i}} \right)^{2} 其中,$Y_{i}$表示第i个样本的真实值,$\hat{Y_{i}}$表示第i个样本的预测值,n表示样本数。
通常,若MSE值较低,表明模型在预测上更具有准确性。 在Excel中,可以使用SUMXMY2函数来计算MSE的值。此函数的定义如下: SUMXMY2(array1,array2)
其中,array1和array2表示要求和的两个数组,他们的尺寸必须相同或者是具有可以匹配的尺寸,例如当一个数组为一行十列时,另外一个数组可以为一行一列或者一行十列。此函数将返回array1与array2的对应元素之间的平方差。
以下是在Excel中计算MSE的步骤:
1. 准备真实值和预测值的数据,并将真实值和预测值的数据分别填入Excel中的不同单元格区域;
2. 选择一个单元格,输入公式=SUMXMY2(真实值数据区域, 预测值数据区域);
3. 按下Enter键,即可得到MSE的值;
4. 如果想要计算平均MSE,我们只需要将上面得到的值除以样本数量即可,即:MSE = SUMXMY2 / n。
总的来说,MSE是一种评估回归模型性能的重要度量,它表明模型预测的差异程度,可以用来评估模型的准确性。
而在Excel中,可以使用SUMXMY2函数来计算MSE的值,此外,如果想得到平均MSE,只需要将MSE除以样本数量即可,即:MSE = SUMXMY2 / n。
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