Что из нижеперечисленного является формулой расчёта функции потерь?

• MSE=∑_(i=1)^n(Yi-Y
• i )^2
• MSE= 1/n ∑(i=1)^n(Y_i-Y i)
• MSE= 1/n ∑(i=1)^n(Y_i-Y ̂_i )^2

Другие предметы Колледж Функция потерь и её расчёт формула расчёта функции потерь специальная математика основы статистики MSE колледж статистические методы функции потерь математические формулы Новый

Функция потерь - это важный элемент в статистике и машинном обучении, который помогает оценить, насколько хорошо модель предсказывает данные. В данном случае мы рассматриваем среднюю квадратичную ошибку (MSE - Mean Squared Error).

Формула расчета MSE выглядит следующим образом:

MSE = 1/n ∑_(i=1)^n (Y_i - Ŷ_i)^2

Где:

• n - количество наблюдений (данных);
• Y_i - истинное значение (реальное значение);
• Ŷ_i - предсказанное значение моделью.

Теперь давайте разберем, почему именно эта формула является правильной:

1. Мы берем разность между истинным значением и предсказанным значением для каждого наблюдения (Y_i - Ŷ_i).
2. Затем мы возводим эту разность в квадрат, чтобы устранить отрицательные значения и акцентировать внимание на больших ошибках.
3. После этого мы суммируем все квадратные ошибки для всех n наблюдений.
4. И в конце делим на количество наблюдений n, чтобы получить среднее значение.

Таким образом, правильная формула для расчета функции потерь MSE - это:

MSE = 1/n ∑_(i=1)^n (Y_i - Ŷ_i)^2

Это позволяет нам получить среднюю квадратичную ошибку, которая дает представление о том, насколько хорошо модель предсказывает данные.