Model performansını değerlendirmek için Mean-Squared Error (MSE) gibi bir araç kullanın.
Mean-Squared Error (MSE), makine öğrenimi algoritmaları gibi modellerin performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir metriktir. MSE, tahmin edilen değerler ile gerçek gözlemlenen değerler arasındaki ortalama kare farkını ölçer. Bu metrik, tahmin edilen değerlerin gerçek gözlemlenen değerlere ne kadar yakın olduğunun bir ölçüsünü sağladığından, bir modelin tahmin gücünü değerlendirmek için kullanılır. MSE, hangisinin en doğru olduğunu belirlemek için birden fazla modeli karşılaştırmak için de kullanılabilir.