Как рассчитать среднеквадратичную ошибку (MSE) в Excel

Одной из наиболее распространенных метрик, используемых для измерения точности прогноза модели, является MSE , что означает среднеквадратичную ошибку.Он рассчитывается как:

MSE = (1/n) * Σ(факт – прогноз) 2

куда:

• Σ — причудливый символ, означающий «сумма».
• n – размер выборки
• фактический – фактическое значение данных
• прогноз – прогнозируемое значение данных

Чем ниже значение MSE, тем лучше модель способна точно прогнозировать значения.

Как рассчитать MSE в Excel

Чтобы рассчитать MSE в Excel, мы можем выполнить следующие шаги:

Шаг 1: Введите фактические значения и прогнозируемые значения в два отдельных столбца.

Шаг 2: Рассчитайте квадрат ошибки для каждой строки.

Напомним, что квадрат ошибки рассчитывается как: (факт – прогноз) 2.Мы будем использовать эту формулу для расчета квадрата ошибки для каждой строки.

Столбец D отображает квадрат ошибки, а столбец E показывает формулу, которую мы использовали:

Повторите эту формулу для каждой строки:

Шаг 3: Рассчитайте среднеквадратичную ошибку.

Рассчитайте MSE, просто найдя среднее значение в столбце D:

MSE этой модели оказывается равным 5,917 .

Дополнительные ресурсы

Двумя другими популярными показателями, используемыми для оценки точности модели, являются MAD — среднее абсолютное отклонение и MAPE — средняя абсолютная процентная ошибка. В следующих руководствах объясняется, как рассчитать эти показатели в Excel:

Как рассчитать среднее абсолютное отклонение (MAD) в Excel
Как рассчитать среднюю абсолютную ошибку в процентах (MAPE) в Excel