结果解释

Question

请附上我使用的机器学习算法的结果。我试图通过许多功能来预测收入。显然，与线性和岭形相比，随机森林是一个很好的预测指标。可以肯定地说，即使在渐变增强的情况下R ^ 2得分更高，Random Forest在MAE方面的表现也要优于渐变增强？这是因为我的数据中有很多异常值，因此MAE似乎是一个很好的比较。

Answer 1

RMSE的优势是可以更大程度地惩罚大错误，因此在某些情况下可能更为合适，例如，如果偏离10倍比偏离5倍的错误还要严重。

但是，如果乘以10乘以乘以5乘以乘以乘飞机的情况，则是比较合适的选择。

从解释的角度来看，MAE显然是赢家。 RMSE不仅描述平均错误，还具有其他含义，这些含义更难以理解和理解。

另一方面，RMSE相对于MAE的一个明显优势是RMSE避免使用取绝对值，这在许多数学计算中都是不希望的。

话虽如此，这取决于您的需求。

在大多数情况下，我更喜欢RMSE，所以我会说Gradient Boosting更好，具体取决于上下文:)