Der Mean Square Error (MSE) ist eine Metrik, die verwendet wird, um die Genauigkeit eines Modells zu bewerten, indem sie die durchschnittlichen quadratischen Differenzen zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten misst. Gute Werte für den MSE hängen stark vom spezifischen Anwendungsfall und den Daten ab, die du verwendest. Allgemein gilt: 1. **Niedriger MSE**: Ein niedriger MSE-Wert deutet darauf hin, dass das Modell gut darin ist, die tatsächlichen Werte vorherzusagen. Es gibt jedoch keine universelle Schwelle, die als "gut" angesehen wird, da dies von der Skala der Daten abhängt. 2. **Vergleich mit anderen Modellen**: Ein MSE-Wert ist oft nur im Vergleich zu anderen Modellen oder Baselines sinnvoll. Wenn dein Modell einen niedrigeren MSE als andere Modelle hat, ist es wahrscheinlich besser. 3. **Domänenspezifische Standards**: In einigen Bereichen gibt es etablierte Standards oder Benchmarks, die dir helfen können zu beurteilen, ob dein MSE-Wert gut ist. 4. **Normalisierung**: Manchmal wird der MSE normalisiert, um ihn vergleichbarer zu machen, z.B. durch den Root Mean Square Error (RMSE), der die gleiche Einheit wie die Zielvariable hat. Es ist wichtig, den MSE im Kontext deines spezifischen Problems und im Vergleich zu anderen Modellen zu betrachten.