均方误差 (MSE) 均方根误差 (RMSE)

Question

我正在进行一个研究项目，我使用mean_square_errorfromskelarn来获得我的 MSE 和 RMSE。

我无法理解这些信息的含义。

我正在使用有关房屋销售的数据集，并且我想使用线性回归预测房屋的价格。当我把我的预测价格和实际价格放在一起时，我得到了结果：

MSE：1114197668.6920328 RMSE：33379.59958855158

这些信息究竟意味着什么？我的预测在价格上会有平均差异33379.60吗？

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

Answer 1

均方误差：

在统计学中，估计器（用于估计未观察量的程序）的均方误差 (MSE) 或均方偏差 (MSD) 测量误差平方的平均值。

例如，让我们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

完美的一个应该是 0，但这你可能达不到。您必须与实际值范围进行比较来解释它。

在这种情况下，RMSE 将是： SQRT(6000) = 77,..

这更难以解释，这意味着您与预测的平均距离为 77，如果您看到三个结果，这是有道理的