在做车辆跟驰加速度预测的情况下，如果第一个模型的RMSE值是0.0674，第二个模型的RMSE值是0.0963，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约

在做车辆跟驰加速度预测的情况下，如果第一个模型的RMSE值是0.0674，第二个模型的RMSE值是0.0963，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约29.9%。

同样使用以下公式来计算两个模型的预测精度：

精度 = 1 - RMSE / 样本标准差

假设样本标准差为0.1，那么第一个模型的精度为：

精度_1 = 1 - 0.0674 / 0.1 = 0.326

第二个模型的精度为：

精度_2 = 1 - 0.0963 / 0.1 = 0.037

因此，第一个模型的预测精度比第二个模型高了：

(0.326 - 0.037) / 0.037 ≈ 0.899，即约89.9%

相关问题

在做车辆跟驰加速度预测的情况下，如果第一个模型的RMSE值是0.0674，第二个模型的RMSE值是0.0763，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约

在做车辆跟驰加速度预测的情况下，如果第一个模型的RMSE值是0.0674，第二个模型的RMSE值是0.0763，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约11.7%。

同样使用以下公式来计算两个模型的预测精度：

精度 = 1 - RMSE / 样本标准差

假设样本标准差为0.1，那么第一个模型的精度为：

精度_1 = 1 - 0.0674 / 0.1 = 0.326

第二个模型的精度为：

精度_2 = 1 - 0.0763 / 0.1 = 0.237

因此，第一个模型的预测精度比第二个模型高了：

(0.326 - 0.237) / 0.237 ≈ 0.117，即约11.7%

做车辆跟驰加速度预测时，第一个模型预测的RMSE值为0.0283，第二个模型预测的RMSE值是0.0578，请问第一个预测精度比第二个高多少

在做车辆跟驰加速度预测的情况下，如果第一个模型的RMSE值是0.0283，第二个模型的RMSE值是0.0578，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约50%。

具体而言，我们可以使用以下公式来计算两个模型的预测精度：

精度 = 1 - RMSE / 样本标准差

假设样本标准差为0.1，那么第一个模型的精度为：

精度_1 = 1 - 0.0283 / 0.1 = 0.717

第二个模型的精度为：

精度_2 = 1 - 0.0578 / 0.1 = 0.422

因此，第一个模型的预测精度比第二个模型高了：

(0.717 - 0.422) / 0.422 ≈ 0.496，即约50%