【发布时间】：2019-08-14 22:41:29
【问题描述】：
我想将我的预测结果与其他人的预测结果进行比较。在文章中，作者说“使用均方根 (RMS%) 的相对百分比来评估性能”。这就是我想与我的预测进行比较的内容。
目前我正在计算均方根误差，但我不明白如何将其表示为百分比
这就是我使用 Python 计算均方根误差的方式
rmse = math.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)
【问题讨论】：
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这不是一个编程问题，而是一个统计问题； cross validated 可能会更好！您的意思是您希望 RMS 误差占每个数据点的数据值的百分比？
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谢谢，我看看他们怎么说！我不完全确定您的问题，我想比较的报告中的一个值表示为 71%，而另一个值表示更准确，为 75%。
标签： python machine-learning scikit-learn mean-square-error