평균 Squared Error(MSE)
로컬 처리평균 Squared Error(MSE) — 입력한 내용을 어디에도 보내지 않고 내 폰·PC에서 바로 처리하는 무료 도구입니다.
사용 방법과 처리 기준
위 입력란에 값을 넣으면 결과가 자동으로 계산됩니다. 각 입력란의 설명과 단위를 확인하세요.
예시: 실제값 = [1, 2, 3], 예측값 = [1, 3, 5] → 1.666667
도구의 계산과 파일 처리는 브라우저 안에서 이루어집니다. 계산기·단위 변환의 공유 링크를 직접 만들면 값이 URL에 포함됩니다. 계정·방문 통계·광고 관련 정보 처리는 개인정보처리방침을 확인하세요.
MSE = Σ(실제 − 예측)² ÷ n. 오차를 제곱해 평균 내므로 큰 오차에 더 큰 벌점을 줍니다.
평균 Squared Error(MSE) 사용 방법
- 1실제값 입력관측된 실제 값 목록을 넣습니다.
- 2예측값 입력같은 순서와 개수로 예측 값 목록을 넣습니다.
- 3MSE 확인0에 가까울수록 예측이 정확합니다. 제곱근을 취하면 RMSE입니다.
활용 예시
네 개 예측
입력: 실제 3, -0.5, 2, 7 / 예측 2.5, 0, 2, 8
결과: 0.375
세 개 예측
입력: 실제 10, 20, 30 / 예측 12, 18, 33
결과: 5.66666666667
이럴 때 유용해요
- 두 예측 모델의 정확도를 비교할 때
- 수요 예측과 실제 판매량의 차이를 볼 때
- 머신러닝 과제 결과를 검산할 때
자주 묻는 질문 (FAQ)
RMSE는 어떻게 구하나요?
MSE의 제곱근입니다. 0.375면 RMSE는 약 0.612로, 원래 값과 같은 단위라 해석이 쉽습니다.
MAE와는 어떻게 다른가요?
MAE는 오차의 절댓값 평균입니다. MSE는 제곱하므로 큰 오차의 영향이 더 큽니다.