假设我有两个数据集：训练和测试。
我在训练数据集上应用了线性回归和CART，然后使用预测函数来预测测试数据集。
所以，我将有两个预测：
线性回归：2.5 1.4 2.19 ......
CART：3 5 4 2 ...
实际测试数据集：1 4 3 8 2 ...
（当然，数字只是例子）。
那么，我可以用什么指标来说，哪种预测方法更好（在术语上，它更精确地预测）？
非常感谢
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因此，在线性回归中，您可以使用均方根误差（RMSE）。您还可以尝试使用MAE（平均绝对误差）和测试集的实际预测值。 RMSE的一个优点是它可以为较大的错误提供高权重。