如何使用 RMSE 计算精度

Question

在我们得到预测 model 和个人的平均 RMSE 值后，

Mean RMSE: [1300.269] 1308.5, 1300.8, 1305.1, 1296.6, 1307.7, 1290.3, 1292.7

n_input = 1000
split_rate = 0.70
kernel_size = 50
epochs = 450
batch_size = 100

我们如何计算 Model 精度？

有没有具体的等式？

Answer 1

我认为 R 平方度量可以在这里为您提供帮助。 R平方是数据与拟合回归线的接近程度的统计量度。 最好的分数是 1。始终预测平均值的常数 model 将获得 0 分。任意比平均 Z20F35E630DAF44DBFA4C3F68F539 差的 model 将获得负分

sklearn 链接： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html

更多关于 R 平方的信息：

https://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/regression-analysis-how-do-i-interpret-r-squared-and-assess-the-goodness-of-fit

良好的回归指标讨论在这里： https://www.kaggle.com/residentmario/model-fit-metrics

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更新：

除了上面，你应该看看残差图。 [简而言之，这些图不应该有任何模式]以及回归的标准误差：

• 为了深入分析回归模型，请查看这个出色的笔记本系列： https://www.kaggle.com/rtatman/the-5-day-regression-challenge