Was bedeutet "Fehlermesswerte"?
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Fehlerkennzahlen sind Werkzeuge, die genutzt werden, um zu messen, wie gut ein Modell, wie zum Beispiel eines, das Zahlen vorhersagt, abschneidet. Wenn ein Modell Vorhersagen macht, läuft es oft ins Klo, und Fehlerkennzahlen helfen dabei, diese Fehler zu quantifizieren.
Häufige Arten von Fehlerkennzahlen
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Mittlere quadratische Abweichung (MSE): Diese Kennzahl berechnet den Durchschnitt der Quadrate der Fehler. Die Fehler sind die Unterschiede zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten. Ein niedrigerer MSE bedeutet, dass das Modell besser abschneidet.
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Mittlere absolute Abweichung (MAE): Diese betrachtet den Durchschnitt der absoluten Fehler und ignoriert, ob die Vorhersage zu hoch oder zu niedrig ist. Ähnlich wie beim MSE zeigt ein kleinerer MAE eine bessere Leistung an.
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Bestimmtheitsmaß (R²): Diese Kennzahl zeigt, wie viel der Variation im Ergebnis durch das Modell erklärt wird. Ein R²-Wert, der näher bei 1 liegt, bedeutet, dass das Modell den Großteil der Variation erklärt.
Bedeutung von Fehlerkennzahlen
Diese Kennzahlen helfen dabei, verschiedene Modelle zu vergleichen und zu entscheiden, welches genauer ist. Sie bieten einen klaren Weg, um zu sehen, wie gut ein Modell funktioniert und welche Änderungen nötig sein könnten, um es zu verbessern.