均方误差(MSE)

Question

我参与了一个研究项目，我用mean_square_error从skelarn获得MSE和RMSE。

我不明白这些信息意味着什么。

我使用一个关于房屋销售的数据集，我想用线性回归来预测房子的价格。当我把我的预测价格和真实价格放在一起时，我得到了如下结果：

MSE: 1114197668.6920328 RMSE: 33379.59958855158

这些信息到底意味着什么？我的预测将有一个关于33379.60的平均价格差异

            MSE = mean_squared_error(predict,testSalePrice)
            RMSE = np.sqrt(MSE) 

Answer 1

均方误差：

在统计中，估计器的均方误差(MSE)或均方偏差(MSD) (用于估计未观测量的过程)衡量误差平方的平均值。

例如，假设您有三个数据点：

Price Predicted
1900  2000
2000  2000
2100  2000

那么MSE是：1/3 * ((-100)*(-100)+ (0)*(0) + (100)*(100)) = 1/3 * (20000) = 6000。

最完美的是0，但你可能无法达到这个目标。您必须将其与实际值范围进行比较。

本例中的RMSE应该是：SQRT(6000) = 77,..。

这是更可积的，这意味着平均距离你的预测77，如果你看到这三个结果，这是有意义的。