Comment calculer MSE dans R

L’une des mesures les plus couramment utilisées pour mesurer la précision de prédiction d’un modèle est MSE , qui signifie erreur quadratique moyenne . Il est calculé comme suit :

MSE = (1/n) * Σ(réel – prédiction) ²

où:

• Σ – un symbole fantaisiste qui signifie « somme »
• n – taille de l’échantillon
• réel – la valeur réelle des données
• prédiction – la valeur des données prédites

Plus la valeur du MSE est faible, plus un modèle est capable de prédire les valeurs avec précision.

Comment calculer MSE dans R

Selon le format dans lequel se trouvent vos données, il existe deux méthodes simples que vous pouvez utiliser pour calculer le MSE d’un modèle de régression dans R.

Méthode 1 : calculer le MSE à partir du modèle de régression

Dans un scénario, vous disposez peut-être d’un modèle de régression ajusté et souhaitez simplement calculer le MSE du modèle. Par exemple, vous pouvez avoir le modèle de régression suivant :

#load mtcars dataset
data(mtcars)

#fit regression model
model <- lm(mpg~disp+hp, data=mtcars)

#get model summary
model_summ <-summary(model)

Pour calculer le MSE de ce modèle, vous pouvez utiliser la formule suivante :

#calculate MSE
mean(model_summ$residuals^2)

[1] 8.85917

Cela nous indique que le MSE est de 8,85917 .

Méthode 2 : calculer le MSE à partir d’une liste de valeurs prédites et réelles

Dans un autre scénario, vous pouvez simplement disposer d’une liste de valeurs prévues et réelles. Par exemple:

#create data frame with a column of actual values and a column of predicted values
data <- data.frame(pred = predict(model), actual = mtcars$mpg)

#view first six lines of data
head(data)

                      pred actual
Mazda RX4         23.14809   21.0
Mazda RX4 Wag     23.14809   21.0
Datsun 710        25.14838   22.8
Hornet 4 Drive    20.17416   21.4
Hornet Sportabout 15.46423   18.7
Valiant           21.29978   18.1

Dans ce cas, vous pouvez utiliser la formule suivante pour calculer le MSE :

#calculate MSE
mean((data$actual - data$pred)^2)

[1] 8.85917

Cela nous indique que le MSE est de 8,85917 , ce qui correspond au MSE que nous avons calculé à l’aide de la méthode précédente.