为什么使用 XGBoost 时 rmse 和 mse 如此之大？

Question

我正在学习 XGBoost，mae 和 rmse numbes 这么大，怎么可能？

这是我在 python

中使用的代码

# Create the DMatrix: housing_dmatrix
housing_dmatrix = xgb.DMatrix(data=X, label=y)

# Create the parameter dictionary: params
params = {"objective":"reg:linear", "max_depth":4}

# Perform cross-validation: cv_results
cv_results = xgb.cv(dtrain=housing_dmatrix, params=params, nfold=4, num_boost_round=5, metrics="rmse", as_pandas=True, seed=123)

# Print cv_results
print(cv_results)

# Extract and print final boosting round metric
print((cv_results["test-rmse-mean"]).tail(1))


    train-rmse-mean  train-rmse-std  test-rmse-mean  test-rmse-std
0    141767.535156      429.452682   142980.429688    1193.794436
1    102832.542969      322.473304   104891.392578    1223.157623
2     75872.617187      266.469946    79478.935547    1601.344218
3     57245.651367      273.625016    62411.921875    2220.149857
4     44401.297851      316.422372    51348.281250    2963.378741
    51348.28125

Answer 1

我认为您的问题在于解释指标。首先，我将解释它的用途：

MSE代表均方误差和
RMSE代表均方根误差

这意味着这两个指标都取决于预测值的大小。如果您预测汽车的座位数在 2 到 7 之间变化，则您的 RMSE 非常大。另一方面，如果您预测的值在 1 到 1 亿之间变化，则 RMSE 非常低。这就是为什么你应该使用一些其他指标的主要原因，例如 MAPE（平均绝对百分比误差），它会给你值 介于 0 和 1 之间.

查看 this link 了解有关 MAPE 以及如何使用 scikit-learn 使用它的更多信息。

为什么使用 XGBoost 时 rmse 和 mse 如此之大？

why the rmse and mse is so large using XGBoost?

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