Cómo calcular MSE en R

Una de las métricas más comunes que se utilizan para medir la precisión de la predicción de un modelo es MSE , que significa error cuadrático medio . Se calcula como:

MSE = (1 / n) * Σ (real – predicción) ²

dónde:

• Σ – un símbolo elegante que significa «suma»
• n – tamaño de la muestra
• actual : el valor de los datos reales
• predicción : el valor de los datos predichos

Cuanto menor sea el valor de MSE, con mayor precisión un modelo podrá predecir valores.

Cómo calcular MSE en R

Dependiendo del formato en el que se encuentren sus datos, existen dos métodos sencillos que puede utilizar para calcular el MSE de un modelo de regresión en R.

Método 1: Calcular MSE a partir del modelo de regresión

En un escenario, puede tener un modelo de regresión ajustado y simplemente le gustaría calcular el MSE del modelo. Por ejemplo, puede tener el siguiente modelo de regresión:

#cargar conjunto de datos de mtcars
datos (mtcars)

#fit modelo de regresión
modelo <- lm (mpg ~ disp + hp, data = mtcars)

#obtener resumen del modelo
 model_summ <-summary (modelo)

Para calcular el MSE para este modelo, puede utilizar la siguiente fórmula:

#calcular MSE
mean (model_summ $ residuales ^ 2)

[1] 8.85917

Esto nos dice que el MSE es 8.85917 .

Método 2: Calcule el MSE a partir de una lista de valores pronosticados y reales

En otro escenario, es posible que simplemente tenga una lista de valores predichos y reales. Por ejemplo:

#cree un marco de datos con una columna de valores reales y una columna de valores predichos
data <- data.frame (pred = predecir (modelo), actual = mtcars $ mpg)

#ver las primeras seis líneas de datos
cabeza (datos)

                      pred actual
Mazda RX4 23.14809 21.0
Mazda RX4 Wag 23.14809 21.0
Datsun 710 25.14838 22.8
Hornet 4 Drive 20.17416 21.4
Hornet Sportabout 15.46423 18.7
Valiente 21.29978 18.1

En este caso, puede utilizar la siguiente fórmula para calcular el MSE:

#calcular MSE
mean ((datos $ real - datos $ pred) ^ 2)

[1] 8.85917

Esto nos dice que el MSE es 8.85917 , que coincide con el MSE que calculamos usando el método anterior.

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