MSE (Mean Squared Error) модели равна дисперсии таргета в случае, если модель не имеет предсказательной способности и всегда предсказывает константу — математическое ожидание таргета.
Когда MSE модели равна дисперсии таргета?
MSE (Mean Squared Error) модели равна дисперсии таргета в случае, если модель не имеет предсказательной способности и всегда предсказывает константу — математическое ожидание таргета.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
MSE (Mean Squared Error) модели равна дисперсии таргета в случае, если модель не имеет предсказательной способности и всегда предсказывает константу — математическое ожидание таргета.
Объяснение:
- MSE = дисперсия + смещение².
- Если модель всегда предсказывает среднее значение целевой переменной, то смещение равно нулю, и MSE равна дисперсии таргета.
То есть, когда модель не учитывает входные данные и просто выдает среднее, её ошибка равна дисперсии исходных данных.