我在实施线性回归后得到均方误差值为6.2，随机森林回归得到5.369左右。如果这是一个很好的价值，预测模型的某些指标，我无法得出结论。这些值对于我的模型的预测或准确性和性能表示什么？有人可以指出这是否是可接受的值或模型需要改进？
答案 0 :(得分：0)
错误取决于您的数据规模。
无法在不同数据之间进行比较，并且没有“默认”什么是好的价值。这取决于你的预测误差是多少。
答案 1 :(得分：0)
要添加到上一个答案，我会说您需要有一个基线来与您的模型进行比较。能够分析模型性能非常重要。如前所述，基线可能是一个可接受的预后错误，也可能是“随机”分类器的性能（例如在分类任务中），也可能是您尝试的“最简单”模型的性能（例如） ，得分6.2可以作为测试其他模型的基线）