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%

相关问题

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0.0378，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0.0378，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约25.1%。

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 - 0.0283 / 0.1 = 0.717

第二个模型的精度为：

精度_2 = 1 - 0.0378 / 0.1 = 0.622

因此，第一个模型的预测精度比第二个模型高了：

(0.717 - 0.622) / 0.622 ≈ 0.151，即约15.1%

做车辆跟驰加速度预测时，第一个模型预测的RMSE值为0.0238，第二个模型预测的RMSE值是0.0458，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0.0238，第二个模型的RMSE值是0.0458，那么第一个模型的预测精度比第二个模型高了约47.9%。

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 - 0.0238 / 0.1 = 0.762

第二个模型的精度为：

精度_2 = 1 - 0.0458 / 0.1 = 0.542

因此，第一个模型的预测精度比第二个模型高了：

(0.762 - 0.542) / 0.542 ≈ 0.479，即约47.9%