证明多元线性回归模型效率合理的 RMSE（均方根误差）值范围是多少？

Question

我是 ML 领域的新蜜蜂。遵循一些简单的 ML 技术，我构建了一个基于多元线性回归的 ML 模型，用于预测系统的计算资源使用情况。因此，当我执行测试时，考虑到我的 ML 模型，我得到的 RMSE 值小于 7（约 6.632）。所以，我有点好奇，这个值对于科学界来说是可以接受的吗？还是价值太高？提前谢谢你。

Answer 1

让我给你两个具有相同 RMSE 值的例子：

• 我试图预测租金价格通常在 500 美元-1000 美元之间的公寓的租金。15 美元的 RMSE 值可以说是非常低的 RMS 误差，最佳拟合线将满足我的需求。
• 我试图预测下一次家庭聚餐的价格，价格通常在 10 美元-25 美元之间。相同的 RMSE 值 15 美元可能被认为很差，最佳拟合线可能无法满足。

对回归问题（即 RMSE、MAE、MSE）中的许多分数的解释都取决于您的问题的领域，以及您认为可接受的范围。您无法真正比​​较 RMSE 分数，除非它来自相同的回归问题。