The RMSE of RBF_SVR: 1.0447597239175044 The MAE of RBF_SVR: 0.6579144786196549 R^2 of RBF_SVR: 0.4542379453504922

这段代码输出了使用RBF_SVR模型预测的RMSE、MAE和R2等指标。RMSE是均方根误差，MAE是平均绝对误差，R2是决定系数。这些指标可以用来评估模型的性能。在这里，RMSE为1.0448，MAE为0.6579，R2为0.4542。可以看到，RMSE和MAE较小，说明模型的预测误差较小，但R2较低，说明模型的拟合效果不是很好。需要根据具体情况来综合考虑这些指标。

相关问题

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=80#测试集梳理为总数180-100 model=SVC(kernel="linear",random_state=123)#使用线性核（rbf） model.fit(x_train_s,y_train)#模型估计 model.score(x_test_s,y_test)#计算预测准确率 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 print("The RMSE of RBF_SVR: ", model_rmse) print("The MAE of RBF_SVR: ",model_mae) print("R^2 of RBF_SVR: ",model_r2)NameError Traceback (most recent call last) Input In [38], in <cell line: 1>() ----> 1 model_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,linear_pred)) #RMSE，计算训练误差 2 model_mae = mean_absolute_error(y_test,linear_pred) #MAE，计算平均绝对误差 3 model_r2 = r2_score(y_test, linear_pred) # R2，准确率 NameError: name 'linear_pred' is not defined ,stratify=y,random_state=0)#

这段代码看起来是机器学习相关的代码，使用了SVM（支持向量机）进行分类或回归。其中使用了train_test_split函数对数据进行拆分，然后使用SVC模型进行拟合和评估，最后计算了RMSE、MAE和R2等指标来评估模型的性能。但是在计算RMSE、MAE和R2的时候出现了错误，提示linear_pred未定义。可能是在代码中未定义linear_pred这个变量。

MSE: 3730.56268950025 RMSE: 61.07833240601981 MAE: 61.02154649781597是否算预测失败

这个问题需要结合具体的应用场景和数据来进行判断。一般来说，如果预测的误差比较小，可以认为预测是比较准确的；如果预测的误差比较大，可能需要重新考虑模型的选择或者数据的质量。

在某些应用场景下，比如金融风控或者医疗诊断等领域，预测的准确性需要非常高，可能需要将误差控制在一个非常小的范围内。在其他一些领域，比如自然语言处理或者图像识别等领域，预测的误差容忍度比较高，可以接受一些误差。

因此，需要根据具体的应用场景和数据来判断是否算预测失败。