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regression - RSE和MSE有什么区别?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 09:35:59 25 4
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我正在阅读Hastie和Tibshirani撰写的R中的统计学习入门。我遇到了两个概念:RSE和MSE。我的理解是这样的:

RSE = sqrt(RSS/N-2)
MSE = RSS/N

现在,我正在为一个问题构建3个模型,需要对其进行比较。虽然MSE是我的直觉,但我也想知道计算 RSS/N-2是否会按照上面的方式使用 RSE^2
我想我不确定在哪里使用?

最佳答案

RSE是残差的标准偏差的估计值,因此也是观测值的标准偏差的估计值。这就是为什么它等于RSS/df的原因。在您的情况下,作为简单的线性模型df = 2。

MSE是在模型中观察到的均方误差,通常使用测试集进行计算,以比较拟合模型的预测精度。由于我们关注模型的平均误差,因此我们将其除以n。

关于regression - RSE和MSE有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49354250/

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