mse的值在什么范围比较合适,最大允许误差MPE

mse和mae哪个好 2023-11-10 21:27 624 墨鱼

mse和mae哪个好

mse的值在什么范围比较合适,最大允许误差MPE

R 2 R^{2}R2的最优值为1,若模型预测为随机值，R 2 R^{2}R2有可能为负值。若预测值恒为样本期望，R 2 R^{2}R2为0。理论上取值范围(-∞,1],正常取值范围为[0 1]。实际操作中通常会选择对于一些精度较高的问题，如金融交易预测等，需要更高的MSE值，一般来说0.01以下的MSE值是比较可以接受的。而对于一些领域，如图像识别，MSE值要求比较高，一般要求低于0.005,甚至更小。

第二个任务预测范围在0-100之间，也就是0<=y<=100, 如果每个模型预测值y_predict只与真实值y_区别：①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信

mse均方误差在范围[0，∞)可接受。MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。范围[0，∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差越大，该值越大。MSE是真实通常情况下，MSE 在0 至1 之间算是一个比较理想的结果。当然，如果应用场景需要更高精度的模型，那么MSE 就需要更小，甚至趋近于0。总的来说，根据具体情况来

范围[0,+∞),当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型；误差越大，该值越大。RMSE 均方根误差(Root Mean Square Error),其实就是MSE加了个根号，这样数量级常规场景下，使用mae,mse,mape基本能满足，但是有些特殊场景需要选择最适合的评估指标或者评估策略。例如我们预测10个数据，来观测预测值与真实值的各种误差指标import pandas as pd

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