এমএসইর জন্য কোন সঠিক মান নেই। সহজ কথায়, মান যত কম হবে তত ভালো এবং 0 মানে মডেলটি নিখুঁত৷
একটি গ্রহণযোগ্য গড় বর্গাকার ত্রুটি কী?
থাম্বের নিয়মের উপর ভিত্তি করে, এটা বলা যেতে পারে যে RMSE মান 0.2 এবং 0.5 এর মধ্যে দেখায় যে মডেলটি তুলনামূলকভাবে সঠিকভাবে ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। উপরন্তু, 0.75-এর বেশি সামঞ্জস্য করা R-squared সঠিকতা দেখানোর জন্য একটি খুব ভাল মান। কিছু ক্ষেত্রে, 0.4 বা তার বেশি সামঞ্জস্য করা R-স্কোয়ারও গ্রহণযোগ্য।
MSE এর পরিসর কত?
MSE-এর জন্য কোন গ্রহণযোগ্য সীমা নেই তা ছাড়া যে MSE যত কম হবে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা তত বেশি হবে কারণ প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত ডেটা সেটের মধ্যে চমৎকার মিল থাকবে। MSE শূন্যের কাছাকাছি আসার সাথে সাথে পারস্পরিক সম্পর্কের উন্নতির দ্বারা এটির উদাহরণ৷
লিনিয়ার রিগ্রেশনে MSE কে আপনি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?
মান বর্গক্ষেত্র ত্রুটি (MSE) আপনাকে বলে যে একটি রিগ্রেশন লাইন পয়েন্টের সেটের কতটা কাছাকাছি এটি পয়েন্ট থেকে রিগ্রেশন লাইনের দূরত্ব নিয়ে এটি করে (এই দূরত্বগুলি হল "ত্রুটি") এবং তাদের বর্গ করা। কোনো নেতিবাচক চিহ্ন অপসারণের জন্য স্কোয়ারিং আবশ্যক।
প্লেন ইংরেজিতে r-squared কি?
R-বর্গ হল প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল পরিবর্তনের শতাংশ যা একটি রৈখিক মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা হয়। এটি সর্বদা 0 এবং 100% এর মধ্যে থাকে। R-squared হল একটি পরিসংখ্যানগত পরিমাপ যে ডেটা ফিট করা রিগ্রেশন লাইনের কতটা কাছাকাছি। … সাধারণভাবে, R-স্কোয়ার যত বেশি হবে, মডেলটি আপনার ডেটার সাথে মানানসই হবে।
