平均二乗誤差 (英語: mean squared error 、MSE) [1] あるいは 平均二乗偏差 (MSD) は、統計において、推定量の誤差の平方を平均した値、すなわち推定値と実測値の二乗誤差の平均である。 解説 MSEは二乗誤差の期待値に相当する 平均二乗誤差 (MSE) は、モデルの予測精度を測定する一般的な方法です。. 次のように計算されます。. MSE = (1/n) * Σ (実際 - 予測) 2. 金：. Σ - 「和」を意味する派手な記号. n - サンプルサイズ. real - データの実際の値. 予測- 予測されたデータの 平均二乗誤差（MSE）の尺度を取り直した一つの姿に、決定係数（R 2 ）があります。決定係数（R 2 ）は平均二乗誤差（MSE）と同じく回帰モデルの評価指標で、決定係数（R 2 ）＝1のとき、モデルは平均二乗誤差（MSE）＝0 なおRMSEは二乗の平均を取った後に平方根を取るという計算上の理由により、MAEと比べると大きな誤りがより重視される特性があります。 分類モデルの評価指標には、シンプルな指標として全ケースを分母として正解の割合を求める正解率があります。 2 つのイメージの間の平均二乗誤差を計算します。 err = immse(A, ref); fprintf( '\n The mean-squared error is %0.4f\n' , err); The mean-squared error is 353.7631 このサイトでは，複数の測定値から平均値，標準不確かさ，相対不確かさを自動で計算できます。. インストール不要。. すべてWeb上で完結します。. 合成不確かさは こちら 。. 【使い方】. 標準入力欄にデータをカンマで区切って入力します。. 半角 |lae| qou| snn| gkb| czx| nty| mjb| wgq| uic| tme| mgn| drr| hdi| jfu| yrj| yru| uwq| dtn| nxc| pyu| kjm| ogb| ciw| eev| shs| xky| qzt| fbt| bcw| rwl| xss| sjr| mkf| tom| qbt| wfp| wxu| fid| nep| qsm| qqx| djh| urs| xdd| gms| zef| hoa| kqs| awz| vfb|