mse

ds1

tidymodels

statlearning

schoice

Published

May 17, 2023

Aufgabe

Wie ist der MSE definiert? Entscheiden Sie sich für eine der folgenden Definitionen:

Answerlist

\(MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))^2\)
\(MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))\)
\(MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(|y_i -\hat{f}(x_i)|)\)
\(MSE= \sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))^2\)
\(MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i + \hat{f}(x_i))^2\)

Lösung

Answerlist

Wahr
Falsch
Falsch
Falsch
Falsch

Categories:

ds1
tidymodels
statlearning
schoice

---
extype: schoice
exsolution: 10000
exname: mse
expoints: 4
exshuffle: yes
categories:
- ds1
- tidymodels
- statlearning
- schoice
date: '2023-05-17'
slug: mse
title: mse

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# Aufgabe



Wie ist der MSE definiert? Entscheiden Sie sich für eine der folgenden Definitionen:


Answerlist
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* $MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))^2$
* $MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))$
* $MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(|y_i -\hat{f}(x_i)|)$
* $MSE= \sum^n_{i=1}(y_i -\hat{f}(x_i))^2$
* $MSE= \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}(y_i + \hat{f}(x_i))^2$



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# Lösung



Answerlist
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* Wahr
* Falsch
* Falsch
* Falsch
* Falsch




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Categories: 

- ds1
- tidymodels
- statlearning
- schoice