python - 线性回归的回归分析

Question

我有一个回归模型，其中我的目标变量（天）定量值范围在 2 到 30 之间。我的 RMSE 是 2.5，所有其他 X 变量（名义）都是分类的，因此我对它们进行了虚拟编码。我想知道什么是 RMSE 的好值？我想在 1-1.5 甚至更小的范围内得到一些东西，但我不知道我应该怎么做才能达到同样的效果。

注意#我已经尝试过功能选择和删除功能将不那么重要。

任何想法，将不胜感激。

标签： pythonmachine-learningsklearn-pandas

Answer 1

如果您的 x 值是分类的，那么将它们绑定到统一网格不一定有意义。谁说类别 A 和 B 的间距应该与 B 和 C 相同。假设它们是只会导致结果的不正确表示。

由于您选择的比例是未知数，因此您最好在可视化方面将统一的 x 网格设置为天数，然后如果给定线性关系，则查看类别在 y 比例上的位置。

如果您没有 x 和 y 的定量数据，则根本不会出现 RMS 误差。