如何评价均方误差（MSE）是否合理？

Question

我正在使用 scikit learn 创建回归模型。现在我想知道如何评估均方误差是否合理或不好？
例如，当我进行交叉验证时，训练数据模型的测试数据的 MSE 为 0.70。分数合理还是不好？
另外，计算模型的整个数据的 MSE 并进行比较并查看分数是否相似是否有意义？
这不是编程问题，但我想知道如何评估价值。我不确定我的方法是否正确。

Answer 1

您应该使用 MSE 或其他回归性能指标（链接）的方式是比较不同的模型（或具有不同超参数的相同模型）。如果你保持数据集不变，那么它会让你了解哪些模型表现更好，哪些模型表现更差。

我建议使用 2 个基准回归模型来始终与您的复杂模型进行比较。如果你无法在测试 MSE（或其他）方面击败这些，那么你就做错了

1. 虚拟回归器链接
2. 线性回归链接