Как рассчитать среднеквадратическую ошибку (mse) в excel

Одной из наиболее часто используемых метрик для измерения точности прогнозирования модели является MSE , что означает среднеквадратическую ошибку . Он рассчитывается следующим образом:

MSE = (1/n) * Σ(факт – прогноз) ²

Золото:

• Σ – причудливый символ, означающий «сумма».
• n – размер выборки
• реальный – фактическое значение данных
• прогноз – ожидаемое значение данных

Чем ниже значение MSE, тем точнее модель способна прогнозировать значения.

Как рассчитать MSE в Excel

Чтобы рассчитать MSE в Excel, мы можем выполнить следующие шаги:

Шаг 1. Введите фактические значения и прогнозируемые значения в два отдельных столбца.

Шаг 2: Рассчитайте квадрат ошибки для каждой строки.

Помните, что квадрат ошибки рассчитывается следующим образом: (факт – прогноз) ² . Мы будем использовать эту формулу для расчета квадрата ошибки для каждой строки.

В столбце D показан квадрат ошибки, а в столбце E показана использованная нами формула:

Повторите эту формулу для каждой строки:

Шаг 3: Рассчитайте среднеквадратическую ошибку.

Рассчитайте MSE, просто найдя среднее значение в столбце D:

MSE этой модели оказывается равным 5,917 .

Дополнительные ресурсы

Двумя другими популярными метриками, используемыми для оценки точности модели, являются MAD – среднее абсолютное отклонение и MAPE – средняя абсолютная процентная ошибка. В следующих руководствах объясняется, как рассчитать эти показатели в Excel:

Как рассчитать среднее абсолютное отклонение (MAD) в Excel
Как рассчитать среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) в Excel