Come calcolare mse in r

Uno dei parametri più comunemente utilizzati per misurare l’accuratezza della previsione di un modello è MSE , che sta per errore quadratico medio . Viene calcolato come segue:

MSE = (1/n) * Σ(effettivo – previsto) ²

Oro:

• Σ – un simbolo di fantasia che significa “somma”
• n – dimensione del campione
• reale : il valore effettivo dei dati
• previsione : il valore dei dati previsti

Quanto più basso è il valore MSE, tanto più accuratamente un modello è in grado di prevedere i valori.

Come calcolare MSE in R

A seconda del formato in cui si trovano i dati, esistono due semplici metodi che è possibile utilizzare per calcolare l’MSE di un modello di regressione in R.

Metodo 1: calcolare l’MSE dal modello di regressione

In uno scenario, potresti avere un modello di regressione adattato e voler semplicemente calcolare l’MSE del modello. Ad esempio, potresti avere il seguente modello di regressione:

 #load mtcars dataset
data(mtcars)

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

#get model summary
model_summ <-summary(model)

Per calcolare l’MSE di questo modello, è possibile utilizzare la seguente formula:

 #calculate MSE
mean(model_summ$residuals^2)

[1] 8.85917

Questo ci dice che l’MSE è 8.85917 .

Metodo 2: calcolare l’MSE da un elenco di valori previsti ed effettivi

In un altro scenario, potresti semplicemente avere un elenco di valori previsti ed effettivi. Per esempio:

 #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

In questo caso, è possibile utilizzare la seguente formula per calcolare l’MSE:

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

[1] 8.85917

Questo ci dice che l’MSE è 8.85917 , che corrisponde all’MSE che abbiamo calcolato utilizzando il metodo precedente.