我对R中MSE的计算有一些疑问。
我尝试了两种不同的方法，但我得到了两种不同的结果。想知道哪一个是找到mse的正确方法。
首先：
model1 <- lm(data=d, x ~ y)
rmse_model1 <- mean((d - predict(model1))^2)
第二
mean(model1$residuals^2)
答案 0 :(得分：3)
原则上，他们应该给你相同的结果。但在第一个选项中，您应该使用d$x。如果您只使用d，则R中的回收规则将重复predict(model1)两次（因为d有两列）并且计算也将涉及{{1} }。
请注意，建议在第一个选项中将d$y添加到na.rm = TRUE，将mean添加到newdata = d。这使您的代码对数据中的缺失值具有鲁棒性。另一方面，您不必担心第二个选项中的predict，因为NA会自动删除lm个案例。您可以查看此主题以了解此功能的潜在影响：Aligning Data frame with missing values。