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  • MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
    因为假设残差服从正态分布，意味着残差的均值将始终为0，所以可计算均方误差MSE、均方误差根RMSE、平均绝对误差MAE。 均方误差MSE（又称L2范数损失），即误差平方和的平均值，MSE是衡量模型预测误差的一种常用指标。 MSE值越接近于0，说明模型拟合越好。
  • 请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0. 01大概 . . .
    不光是MSE loss, 任何loss只是优化的途径，并不是衡量模型好坏的唯一标准。 通常的做法是，建立一个baseline 模型，查看效果，这里的效果是你真正要优化的目标，比如precision, recall, auc, etc 然后，再把你的模型拿出来，看看效果，跟baseline的进行对比，才知道这个模型真正的效果。 光看MSE loss 0 01没
  • 评价时间序列预测的效果（或精度）的标准（或数学参数）有 . . .
    即使你把MSE降低到0，你就能保证你预测的明天的值的误差不超过10%？ 如果你有这样的算法或者逻辑，可以开发一个炒股APP，预测明天的股票天天赚大钱。
  • 均方根误差 (RMSE)与平均绝对误差 (MAE)在损失函数中的 . . .
    均方根误差 (RMSE)和平均绝对误差 (MAE)是两种常用的损失函数。 本文介绍了RMSE和MAE的定义、特点及其在不同场景下的适用性，通过比较，帮助读者理解并选择合适的损失函数。 关键词：损失函数、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、模型评估、预测准确性
  • 机器学习回归预测的准确性怎么判断？ - 知乎
    在回归问题中，评估模型预测准确性的指标不止一个，选择合适的评估指标依赖于数据的特性和业务需求。 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）是最常见的回归评估标准，而决定系数（R²）和调整后的R²则提供了更直观的模型解释能力度量。
  • 随机森林Random Forests的各个参数对模型的影响？ - 知乎
    在集成学习中，衡量回归类算法的指标一般是RMSE（根均方误差），也就是MSE开根号后的结果。 现实数据的标签往往数字巨大、数据量庞杂，MSE作为平方结果会放大现实数据上的误差（例如随机森林结果中得到的， 7*10^8 等结果）。
  • 用LSTM预测9000左右的数据，得到的RMSE大概为400，是 . . .
    要看你本身数据量级有多大， rmse 代表 均方根误差！ 如果你的数据归一化了，你的rmse就会到0-1之间去，这是个参考评判指标，你讲的太模糊了！
  • Python机器学习如何正确评估回归模型的准确性？ - 知乎
    在回归分析中，通常使用多种指标来评估模型的准确性。其中一些常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。 这些指标反映了预测值与实际值之间的差异，MAE 衡量的是预测误差的绝对值，MSE 和 RMSE 则是预测误差的平方值。通常情况下 RMSE 会被认为是一个更好的




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