{"text": "### Human: Gunakan alat seperti Mean-Squared Error (MSE) untuk mengevaluasi kinerja model.. ### Assistant: Mean-Squared Error (MSE) adalah metode umum yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Ini mengukur rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya, sehingga memberikan ukuran keseluruhan seberapa baik model sesuai dengan data. Untuk menghitung MSE, Anda pertama-tama perlu memiliki nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya. Kemudian, Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini: 1. Temukan perbedaan antara nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya untuk setiap titik data. 2. Perempatkan perbedaan ini untuk menghilangkan nilai negatif. 3. Jumlah semua perbedaan kuadrat. 4. Pembagi hasilnya dengan jumlah titik data dalam sampel. Nilai yang dihasilkan adalah MSE untuk model. Semakin rendah MSE, semakin baik model sesuai dengan data. Perhatikan bahwa MSE hanyalah salah satu dari banyak metode yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Penting untuk menggunakan metode evaluasi yang tepat yang paling sesuai dengan model spesifik dan masalah yang sedang diatasi."}