使用像中方形错误 (MSE) 这样的工具来评估模型性能.
平均平方误差 (MSE) 是一种用于评估模型性能的一种常见方法.它测量预测值和实际值之间的平均平方差异,从而提供了模型与数据的匹配程度的整体衡量. 为了计算MSE,您首先需要具有预测值和实际值. 然后,您可以遵循以下步骤: 1.查找每个数据点的预测值和实际值之间的差异. 2.将这些差异平方分为消除任何负值. 3.总结所有平方差异. 4.将结果分为样本中的数据点数. 结果值是模型的MSE. MSE越低,模型就越好地适合数据. 注意,MSE只是评估模型性能的许多方法之一. 重要的是使用适合特定模型和正在解决问题的适当评估方法.