请分别给出以下参数的合适的范围并说明取值多少为表现良好，均方根误差(RMSE)，均方误差(MSE)，平均绝对误差（MAE），平均相对百分误差（MAPE），决定系数R2

答：均方根误差(RMSE)：一般而言，取值越低越好，一般取值小于0.5为表现良好；均方误差 (MSE)：也是一般而言取值越低越好，一般取值小于0.2为表现良好；平均绝对误差（MAE）：一般取值小于0.1为表现良好；平均相对百分误差（MAPE）：一般取值小于10%为表现良好；决定系数R2：一般取值大于0.8为表现良好。

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均方根误差RMSE和均方误差MSE和平均绝对误差MAE的关系是什么

均方根误差RMSE和均方误差MSE是相关的，它们都是衡量预测值和实际值之间差异的一种指标，只是RMSE在MSE的基础上取了平方根。而MAE（Mean Absolute Error）则是衡量预测值和实际值之间差异的另外一种指标，它不像MSE和RMSE那样有平方的操作，而是取绝对值。

均方误差MSE和均方根误差RMSE的R语言代码

均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE）是常用的评估回归模型性能的指标。下面是使用R语言计算MSE和RMSE的示例代码：

# 创建预测结果和实际观测值的向量
predicted <- c(1.2, 2.5, 3.8, 4.1, 5.3)
actual <- c(1.0, 2.0, 4.0, 4.5, 5.0)

# 计算均方误差（MSE）
mse <- mean((predicted - actual)^2)
mse

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse <- sqrt(mse)
rmse

上述代码中，首先创建了一个预测结果的向量 `predicted` 和实际观测值的向量 `actual`。然后使用 `(predicted - actual)^2` 计算每个预测值和实际观测值之间的差的平方，并使用 `mean()` 函数计算这些平方差的平均值得到均方误差（MSE）。最后使用 `sqrt()` 函数对均方误差进行开方得到均方根误差（RMSE）。