关于评价回归算法的指标的问题

Question

1. 关于评价回归算法的指标RMSLE（ root mean squared logarithmic error） 这个指标比R Squared更好吗            

2. 老师在github上关于这个课程每个章节的补充代码和这个课程的补充章节近期会更新吗
   

Answer 1

liuyubobobo 2018-02-05 06:28:30

1 

不同的评价指标在不同的场合有不同的应用。其实很难讲哪个指标更好。很多时候要看你使用的具体场景。不过实践中，我比较偏爱R Squared。R Squared作为scikit-learn中回归算法score函数的默认指标，也是有道理的。

另外，使用log函数的各种指标也好，方法也罢，通常本质都是处理巨大的结果时进行缩放的一种手段而已。它的本质和RMSE没有什么区别。RMSLE通常用在预测结果和真实结果有巨大差异的时候。

2 

课程的补充代码和补充章节不是课程体系的一部分！课程内容在设计过程中已经自成体系。补充代码和补充章节是在课程制作过程之中或者之后思考到的一些其他应用或者扩展。切不要因为等待我的补充内容而耽误课程主体的学习！大部分课程章节的补充代码可以理解成课程的章节练习题。我列出的几个补充章节，其主题大部分也是慕课网的其他课程所涉及的。

建议先完成整个课程的学习，然后如果有兴趣的话再看一看课程的补充代码和补充章节涉及什么内容，根据自己的情况或者兴趣，看是否有必要深入了解。

补充内容会逐渐更新，但是由于不是课程体系中的一部分，属于附加内容，更新时间无法保证，请见谅。

• 神经旷野舞者 #1

  老师“RMSLE通常用在预测结果和真实结果有巨大差异的时候。”
  这个差异巨大的话是不是就意味着模型较差了，这样用SMSE的话就很大，说明预测较差，那还有必要用RMSLE吗？

• liuyubobobo 回复 神经旷野舞者 #2

  RMSLE只是一种衡量指标，和算法无关。