知识追踪评价指标均方根误差

知识追踪中，均方根误差（RMSE）是一种常用的评价指标，用于衡量预测值与实际观测值之间的误差大小。RMSE越小表示模型的预测结果与真实值越接近。在回归模型评估中，可以使用metrics.mean_squared_error()函数计算均方根误差。 但是需要注意的是，文献中指出，轨迹精度只是对重建精度的间接度量，并不是直接度量重建精度的指标。所以在评估知识追踪的重建精度时，除了考虑均方根误差之外，可能还需要结合其他指标来进行综合评估。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习-基础知识、sklearn库、评估指标、python数据处理库](https://blog.csdn.net/Lshuangye/article/details/127842839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [SLAM怎么评价slam建图效果](https://blog.csdn.net/lyk_ffl/article/details/119610883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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