非常小的负均方误差

Posted 2023-03-12

【中文标题】非常小的负均方误差

【英文标题】：Very small negative mean squared error

【发布时间】：2019-01-08 14:27:05

【问题描述】：

我一直在研究房价预测。 在我使用了standardscaler 和gridsearch 之后，错误结果是-66031776763.3788。下面是代码和数据集。谁能告诉我我的代码有什么问题？

【问题讨论】：

欢迎来到 SO。请内联发布您的代码，而不是图片。

在x_train = pd.concat(frames...) 行中，您只选择了 5 列 ('sqft_living', 'grade', 'sqft_above', 'sqft_living15', 'bathrooms')。为什么不使用其他列？

【参考方案1】：

为什么你认为有问题？看起来您运行网格搜索并选择最佳模型，MSE = 66031776763。（您使用此错误的负数作为您尝试最大化的分数，这就是您的数字为负数的原因）。因此 RMSE 约为 256966。鉴于您预测的价格通常在 200k - 1M 之间（从您的数据中可以看出），该错误似乎是可行的。这意味着你使用的线性 SVM 不是很好（RMSE 250k 比较大），但也不是什么不现实的东西。