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我正在使用 scikit learn 创建回归模型。现在我想知道如何评估均方误差是否合理或不好？
例如，当我进行交叉验证时，训练数据模型的测试数据的 MSE 为 0.70。分数合理还是不好？
计算模型的整个数据的 MSE 并进行比较并查看分数是否相似是否有意义？
这不是编程问题，但我想知道如何评估值(value)。我不确定我的方法是否正确。
最佳答案
您应该使用 MSE 或其他回归性能指标 ( link ) 的方式是比较不同的模型(或具有不同超参数的相同模型)。如果您保持数据集不变，那么您将了解哪些模型表现更好，哪些模型表现更差。
让我建议 2 个基准回归模型，以便始终与您的复杂模型进行比较。如果您无法在测试 MSE(或其他)方面击败这些，那么您就做错了
关于python - 如何评价均方误差(MSE)是否合理？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50197326/
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