rmse=8.13算误差大吗

这个问题很难直接回答，因为什么样的RMSE算误差大取决于具体的应用场景和数据范围。一般来说，如果数据的范围很小，比如说在0到10之间，那么RMSE=8.13就意味着相当大的误差。但如果数据的范围很大，比如说在100000到1000000之间，那么RMSE=8.13就相对来说误差就比较小。所以，需要具体情况具体分析，不能简单地根据RMSE的数值来判断误差的大小。

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XGBoost回归模型中模型结果如下：验证集R2=0.7624， 训练集集R2=0.8142 测试集R2=0.7621 训练集RMSE=0.3318 测试集RMSE=0.3883 训练集MAE=0.2436 测试集MAE=0.2920，这个模型可靠吗？

根据给出的模型指标，该模型在训练集和测试集上的R2值分别为0.8142和0.7621，说明模型能够解释一定比例的目标变量方差。同时，训练集和测试集上的RMSE和MAE值也较小，表示模型的预测误差较小。

综合来看，该模型在验证集上的R2值与训练集和测试集上的R2值相近，且其他指标也表现良好，因此可以认为该模型是可靠的。然而，最终是否可靠还需考虑具体应用场景和需求。

XGBoost回归模型中模型结果如下：验证集R2=0.7624， 训练集集R2=0.8142 测试集R2=0.7621 训练集RMSE=0.3318 测试集RMSE=0.3883 训练集MAE=0.2436 测试集MAE=0.2920，这个模型属于过拟合吗

根据给出的模型指标，训练集上的R2值为0.8142，而测试集上的R2值为0.7621，两者相比较接近。这表明模型在训练集上的性能稍好于测试集，但差距不是很大。

同时，训练集和测试集上的RMSE和MAE值也较小，表示模型的预测误差较小。

综合来看，虽然模型在训练集上稍微表现得更好一些，但没有明显的过拟合现象。因此，可以说该模型不属于过拟合。