这个错误值对于 adaline model 是否可接受？

Question

我是一个了解 Adaline 的菜鸟，我有一个问题。 我的目标是尝试进行回归 model。 我有一个包含 1000 个实例的数据集。 每个实例有 22 个属性（归一化），最后一个是要预测的数字（也归一化）。

示例： [0.04, 0.3, 0.2, 0.1, 0.0, 0.0, 0,42, 0.2, 0.1, 0.0, 0.94, 0.34, 0.3, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.32, 0.94 ]

我需要得到一个具有 21 个值的权重向量来尝试更准确地预测。 当我运行我的 Adaline 程序时，我得到这些均方误差：

1. MSE培训：0.02
2. MSE 验证：0.04
3. MSE 测试：0,07

我不知道这个错误是高还是好。

这是我运行程序并获得权重向量、偏差并尝试预测测试实例的示例：

Instance: [0.002168,0.003478,0.323966,0.069089,0.033768,0.029821,0.057085,0.143885,0.193198,0.191552,0.12595,0.077247,0.090542,0.003781,0.165722,0.114829,0.028673,0.199736,0.000425,0.012112,0.450396]

Weight vector: [0.14494154994345054, 0.15947161487935915, 0.34983531342831276, 0.433452414949046, 0.20753056460604968, -0.2857945000790355, 0.33494058857421105, -0.08006952867723376, 0.2551612143922744, 0.05603936611372339, -0.16005976619997708, -0.1196797638804106, 0.3145783182177578, -0.06806359791099612, 0.3667412951177373, -0.04647515401317636, 0.08376552482565072, -0.32422579282208225, -0.10386677235070291, -0.21892827977004448，1.3424056129505582]

预测值：0.818182

偏差：0.00016381546581231254

我的 model 预测： 0.8042515531951477

有很多数字，知道它没有用。 在这里我们可以看到误差很小，但在其他情况下误差高达 0.2（有时）。 这是正常的还是误差应该更小？

谢谢<3。