Test RMSE: 8.099
时间: 2024-05-05 22:14:26 浏览: 82
Test RMSE是指在机器学习中评估模型性能的一种指标,它代表了模型在测试集上的均方根误差。RMSE是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值的平方根。
在你提到的情况下,Test RMSE为8.099,这意味着模型的平均预测误差为8.099。较低的RMSE值表示模型的预测能力较好,而较高的RMSE值则表示模型的预测能力较差。
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优化代码: plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {rmse:.2f}, " f"estimator.coef = {estimator.coef:.2f}%" f"estimator.intercept = {estimator.intercept:.2f}%")
可以将代码进行分行,使代码更易读,同时在格式化字符串中使用大括号{}作为占位符,将变量传入format()函数中。
改进后的代码如下:
```
title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n"
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef = {:.2f}%, estimator.intercept = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef, estimator.intercept)
plt.title(title)
```
Test Score: 120.62 RMSE
Test Score: 120.62 是一个数值,通常情况下,RMSE(Root Mean Square Error)是用来衡量预测值与实际观测值之间差异的一个指标。它计算的是平均平方误差的平方根,即模型预测结果与真实结果之间的标准偏差。
如果你想知道如何计算RMSE,可以按照以下公式[^4]:
\[ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} \]
其中 \( y_i \) 是真实的测试分数,\( \hat{y}_i \) 是模型预测的分数,而 \( n \) 是样本数量。如果给定的Test Score是唯一的,那么要计算RMSE,需要知道对应的真实分数来计算差值。
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