« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions


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Version du 6 novembre 2018 à 18:08

Domaine


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).



Termes privilégiés

erreur quadratique moyenne (MSE) n.f.


Anglais

Mean Squared Error (MSE)




Source: Google machine learning glossary