So berechnen sie den mittleren quadratischen fehler (mse) in excel

Eine der am häufigsten verwendeten Metriken zur Messung der Vorhersagegenauigkeit eines Modells ist MSE , was für „Mean Square Error“ steht. Es wird wie folgt berechnet:

MSE = (1/n) * Σ(Ist – Prognose) ²

Gold:

• Σ – ein ausgefallenes Symbol mit der Bedeutung „Summe“
• n – Stichprobengröße
• real – der tatsächliche Wert der Daten
• Prognose – der erwartete Wert der Daten

Je niedriger der MSE-Wert ist, desto genauer kann ein Modell Werte vorhersagen.

So berechnen Sie MSE in Excel

Um MSE in Excel zu berechnen, können wir die folgenden Schritte ausführen:

Schritt 1: Geben Sie die tatsächlichen Werte und die vorhergesagten Werte in zwei separate Spalten ein.

Schritt 2: Berechnen Sie den quadratischen Fehler für jede Zeile.

Denken Sie daran, dass der quadratische Fehler wie folgt berechnet wird: (tatsächlich – prognostiziert) ² . Wir werden diese Formel verwenden, um den quadratischen Fehler für jede Zeile zu berechnen.

Spalte D zeigt den quadrierten Fehler und Spalte E zeigt die Formel, die wir verwendet haben:

Wiederholen Sie diese Formel für jede Zeile:

Schritt 3: Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler.

Berechnen Sie MSE, indem Sie einfach den Durchschnitt der Werte in Spalte D ermitteln:

Der MSE dieses Modells beträgt 5,917 .

Zusätzliche Ressourcen

Zwei weitere beliebte Metriken zur Bewertung der Modellgenauigkeit sind MAD – mittlere absolute Abweichung und MAPE – mittlerer absoluter prozentualer Fehler. Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie diese Metriken in Excel berechnen:

So berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung (MAD) in Excel
So berechnen Sie den mittleren absoluten prozentualen Fehler (MAPE) in Excel