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== Définition ==
== Définition ==
Perte quadratique moyenne pour chaque exemple. La MSE (''Mean Squared Error'') est calculée en divisant la perte quadratique par le nombre d'exemples. Les valeurs que TensorFlow Playground affiche pour «Perte d'apprentissage» et «Perte de test» sont des erreurs quadratiques moyennes (MSE).
En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur theta d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique », « moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique » ou désigné par son acronyme anglais MSE.


== Français ==
== Français ==
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'''  Mean Squared Error '''
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'''Residual mean square'''


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/7129  Source : univ-paris8.fr ]


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Version du 5 avril 2021 à 15:51

Définition

En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur theta d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique », « moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique » ou désigné par son acronyme anglais MSE.

Français

erreur quadratique moyenne

Anglais

Mean Squared Error

Residual mean square

Source: Google machine learning glossary

Source : univ-paris8.fr

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