使用箱线图比较模型的均方误差（MSE）指标（R语言实现）

最新推荐文章于 2023-09-06 18:45:52 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言绘制箱线图来比较不同模型的均方误差（MSE）指标。通过箱线图，可以直观地分析模型的预测效果，较小且位于低数值范围的箱子表示模型预测更准确。

使用箱线图比较模型的均方误差（MSE）指标（R语言实现）

简介：
在机器学习和统计建模中，均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的模型评估指标。它用于衡量模型预测结果与真实观测值之间的差异程度，是一个重要的性能度量指标。本文将介绍如何使用R语言绘制箱线图来比较不同模型的MSE指标，并提供相应的源代码。

步骤：

准备数据：
首先，我们需要准备每个模型在相同数据集上计算得到的MSE值。假设我们有三个模型（模型A、模型B和模型C），并且对同一数据集进行了评估，得到了它们的MSE值。我们将这些值存储在一个向量中，以便后续使用。

mse_values <- c(0.05, 0.08, 0.06)  # 替换为实际的MSE值

boxplot(mse_values, 
        main = "模型MSE指标对比图",  # 替换为适当的标题
        ylab = "MSE值",  # 替换为y轴标签
        names = c("模型A", "模型B", "模型C")  # 替换为模型名称
)

在上述代码中，我们通过main参数设置了箱线图

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