Përdorni një mjet si Mean-Squared Error (MSE) për të vlerësuar performancën e modelit.
Gabimi mesatar i kuadratit (MSE) është një metrikë e përdorur gjerësisht për vlerësimin e performancës së modeleve, të tilla si algoritmet e të mësuarit të makinës. MSE mat diferencën mesatare të kuadratit midis vlerave të parashikuara dhe vlerave aktuale të vëzhguara. Kjo metrikë mund të përdoret për të vlerësuar fuqinë parashikuese të një modeli, pasi siguron një masë se sa afër janë vlerat e parashikuara me vlerat aktuale të vëzhguara. MSE gjithashtu mund të përdoret për të krahasuar modele të shumta në mënyrë që të përcaktohet cila është më e saktë.