« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
m (Remplacement de texte — « [[:Catégorie:ISI | © Glossaire » par « [[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire ») |
||
| Ligne 13 : | Ligne 13 : | ||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | ||
[[:Catégorie: | [[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]]<br> | ||
[[Catégorie:Statistiques]] | [[Catégorie:Statistiques]] | ||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Version du 26 mars 2021 à 15:10
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).
Français
erreur quadratique moyenne
Anglais
Mean Squared Error
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
