 Utilisez un outil comme Mean-Squared Error (MSE) pour évaluer les performances du modèle.
L'erreur quadratique moyenne (MSE) est une mesure largement utilisée pour évaluer les performances des modèles, tels que les algorithmes d'apprentissage automatique. MSE mesure la différence quadratique moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles observées. Cette métrique peut être utilisée pour évaluer la puissance prédictive d'un modèle, car elle fournit une mesure de la proximité des valeurs prédites avec les valeurs réelles observées. MSE peut également être utilisé pour comparer plusieurs modèles afin de déterminer lequel est le plus précis.