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【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正
【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正
【机器学习笔记】机器学习评价指标——MSE、RMSE、MAE、R2
但通常模型不会这么完美，总会有误差存在，当误差很小的时候，分子小于分母，模型会趋近 1，仍然是好的模型，随着误差越来越大，R2-score 也会离最大值 1 越来越远，直到出现第 2 中情况。R2-score 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R2-score必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。可以看出，RMSE=sqrt（MSE），因此，MSE 和 RMSE 二者是呈正
到底了