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在机器学习模子学习的流程中，可能会出现一个稀奇奇怪的神气，平素亏蚀相等高，然则准确率却很高，那么这个模子的遵循还是可以的。前边咱们先容过平素亏蚀亦然评价缱绻之一，那么这么的话，平素亏蚀RMSE就失效了。

黑丝91

平素亏蚀函数（RMSE）

平素亏蚀函数的图像如上所示，x(i)暗示第i个样本，hθ(x(i))暗示第i个样本的权衡值，y(i)暗示第i个样本的真的值。也等于说RMSE是很容易反应纪念模子权衡值与真的值的偏离进度。

出现问题的原因

出现平素误差大，然则准确率高的原因可能是存在杂音点，淌若出现个别偏离进度相等大的离群点时，就有可能使得平素亏蚀相等大。

处分时势

1、在数据预处理的时辰，胜仗将这些离群点给过滤掉

2、设立愈加复杂的模子，将离群点产生的原因计划进来

3、使用平均皆备百分比误差（MAPE）代替RMSE

MAPE 为0%暗示齐备模子，MAPE 大于 100 %则暗示劣质模子。比拟于RMSE成人网址大全导航，MAPE越过于把每个点的误差进行了归一化，镌汰了个永诀群点带来的影响。