对模型的评估中拟合优度以及RMSE等指标，相比较之下哪些指标更可信？

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各位坛友们：
      你们好！
      最近遇到一个问题，想跟大家一起讨论一下：
在建立预测模型时，需要对模型进行模型评估，比如拟合优度，MSE、RMSE等等指标；目前我建立了一个预测模型，模型建立后，在测试集进行验证的过程中，我计算了测试集中模型的拟合优度以及RMSE等值，在进行预测时，当使用拟合优度高的模型时，预测效果没有使用RMSE小的模型的预测效果好，似乎通过我的这个例子表明，在进行模型选择时，RMSE选择的模型比拟合优度选择的模型更优秀，RMSE的结果更优秀。那各位同仁，关于这些模型评价指标之间的比较，如何通过多个指标进行选择，哪些模型评价的指标选择的模型更可信？谢谢各位！
      欢迎各位同仁一起讨论！

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关键词：建立预测模型 模型评价指标 拟合优度 预测效果 预测模型

RMSE 是个绝对指标， R 平方是 相对指标。
数据的特点会影响R 平方。  所以 R 平方不好的时候，我们有时候要考虑，是不是变量x 选择的不好。

不能使用ROC曲线吗

使用ROC会多点

引用Leo Breiman（1984） Classification_and_Regression_Trees 中数学论证：

  Suppose a learning sample consisting of N cases (x 1 , y 1 ), ..., (x N , y N ) was used to construct a
predictor d(x)

  Define the mean squared error R*(d) of the predictor d as
     R*(d)  = E(Y - d(X) )2 .

PROPOSITION8.2 . The predictor dB which minimizes R*(d) is
    dB(x) = E(Y|X = x).

LEMMA 8.4. The constant a which minimizes
                   E(Y - a)2   
                  is E(Y)

##  由上可知，回归，让MSE (或者平方根RMSE）最小，就可得最佳回归模型。。。
## 拟合优度   好象未见这样的最优数学基础。。

啊啊啊啊啊吖 发表于 2018-12-3 14:14
使用ROC会多点

ROC评价模型优劣，ROC曲线我不太了解，就我所查找的资料，一般是用在分类模型吧？我在这里主要讨论回归预测模型。

自己做RNN的时候是mse作损失函数，mae作度量标准

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    if not isinstance(x, (int, float)):
        raise TypeError('bad operand type')
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

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您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N$ 是通过欧拉积分

$\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式[here][1].

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 [这儿][2],

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 [这儿][3],
  [1]: http://meta.math.stackexchange.com/questions/5020/mathjax-basic-tutorial-and-quick-reference
  [2]: https://mermaidjs.github.io/
  [3]: https://mermaidjs.github.io/
  [4]: http://adrai.github.io/flowchart.js/

---

1. 注脚的解释 ↩︎