均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）

Question

我正在研究一个项目，我使用了mean_square_error中的skelarn来获取我的MSE和RMSE。

我不明白这些信息的含义。

我正在使用有关房屋销售的数据集，我想使用线性回归预测房屋的价格。当我输入预测价格和实际价格时，我得到了结果：

  

MSE：1114197668.6920328 RMSE：33379.59958855158

这些信息实际上意味着什么？我的预测会发现33379.60的价格有平均差异吗？

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

Answer 1

Mean Squared Error：

  

在统计中，均方误差（MSE）或均方差   （MSD）的估算器（用于估算未观察到的过程的   数量）测量误差平方的平均值。

因此，例如，假设您有三个数据点：

Price Predicted
1900  2000
2000  2000
2100  2000

则MSE为：1/3 * ((-100)*(-100)+ (0)*(0) + (100)*(100)) = 1/3 * (20000) = 6000

完美的数字是0，但是您可能无法达到。您必须将其与实际值范围进行比较。

在这种情况下，RMSE为：SQRT(6000) = 77,..

这是更加可理解的，这意味着您平均比预期高77，如果您看到三个结果，这是有道理的