建议一个衡量标准来决定哪个模型对特定问题表现更好.
对于某个问题,有几个指标可以决定哪个模型表现更好. 衡量标准的选择取决于特定问题和模型的目标. 分类问题的一些常见指标是准确性,精度,回忆,F1分数和接收器操作特征 (ROC) 曲线下的区域. 例如,准确度测量正确预测的比例,精度测量所有正确预测中的真正预测的比例. F1分数是精度和回忆的和平均值. ROC曲线下的区域测量模型正确区分正确和负面类的能力. 对于回归问题,常见指标包括绝对平均错误 (MAE),平均平方错误 (MSE),平均平方根错误 (RMSE),和平方RMSE. 例如,MSE预测的绝对平均差异和平均正确预测的比例,而精度测量所有正确预测中的真正正确预测的比例. 最终,RMSE的具体指标和MSE的具体指标应该由MSE和MSE的真实值进行衡量.