均方误差计算器
均方误差 (MSE)是一种衡量指标,可以告诉我们在回归分析中预测值与观测值的平均差距有多大。计算方法如下:
MSE = Σ(P i – O i ) 2 / n
金子:
- Σ 是一个奇特的符号,意思是“和”
- P i是第 i 个观测值的预测值
- O i是第 i 个观测值的观测值
- n 是样本量
要查找回归的 MSE,只需在下面的两个框中输入观察值和预测值的列表,然后单击“计算”按钮:
观察值:
预测值:
均方误差= 2.43242
function calc() {
var obs = document.getElementById('input_data_obs').value.split(',').map(Number);
var pred = document.getElementById('input_data_pred').value.split(',').map(Number);
//check that both lists are equal length if (obs.length - pred.length == 0) { document.getElementById('error_msg').innerHTML = ''; //calculate RMSE let error = 0 for (let i = 0; i < obs.length; i++) { error += Math.pow((pred[i] - obs[i]), 2) } var RMSE = error / obs.length; document.getElementById('RMSE').innerHTML = RMSE.toFixed(5); } else { document.getElementById('RMSE').innerHTML = ''; document.getElementById('error_msg').innerHTML = 'The two lists must be of equal length.'; } } //end calc function