平均方差是描述一組數據分散程度的統計量,常用于數據分析和機器學習中。平均方差的數學符號是σ2,讀作“sigma squared”。
平均方差是指各數據與其平均數之差的平方值的平均數。平均方差越小,說明數據的分散程度越小,反之說明數據的分散程度越大。
在機器學習中,平均方差通常用于衡量模型的擬合程度。例如,當我們訓練一個線性回歸模型時,我們可以計算預測值與真實值的平均方差,以評估模型的擬合效果。如果平均方差較小,則說明模型的預測結果與真實值較為接近,擬合效果較好。
需要注意的是,平均方差只適用于連續型數據,對于離散型數據,我們需要使用其他的統計量來描述其分散程度。
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總之,平均方差是一種重要的統計量,能夠幫助我們了解數據的分布情況和模型的擬合效果。其數學符號為σ2,讀作“sigma squared”。
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