1樓：極速BigStone
多個模型比較的時候MSE大小才有意義，一般是MSE越小模型越好。如果是單個模型，MSE的大小基本沒參考價值。比如你把你資料縮小100、10000、或者1000000（也就是改變資料量綱），你會發現MSE也是成倍的在縮小，沒改變量綱前MSE假設是100，改變量綱後MSE可能會變為0.
00001，也就是同乙個模型只是改變了量綱它的MSE就會隨著相應改變。
2樓：程顯通
MSE Loss大小不太能反應模型的優化效果。一般情況下，我會去看R^2和ME，或者MSE是否有收斂的趨勢。
MSE的值受到樣本的方差影響，所以即使是達到了0.01的級別，對於例如原始資料y是0.02,0.03之類的資料也並非是很高的精度。
R^2的公式是1-MSE/Var(y)，所以能去除掉這一誤差。而ME的公式是誤差的平均數，能反映出模型的絕對誤差的大小。
3樓：閃電俠的右手
主要看評價指標是什麼，評價指標是檢驗模型好壞的標準之一（對，就是之一
如果你的評價指標就是mseloss，驗證集的loss和訓練集的loss相差不大（說明沒有過擬合），而且你的loss是在可接受範圍內（說明優化到位了），那模型效果完全可以接受。
如果你的評價指標是別的，loss就只能反應出模型訓練是否收斂（下降平穩浮動不大），有沒有過擬合跡象（訓練集賊小驗證集偏大），模型引數有沒有在優化（loss一直不變基本就沒怎麼優化）。而且loss的值不能反應出模型的效果，比如你加了正則項，正則項本來就是在原有loss基礎上繼續新增損失，基礎值就提高了，但是最優點其實還是那個位置，所以只看loss的值是沒有用的。
4樓：TuringYang
搞不明白，既然都開始研究這些問題了，還問這樣的問題，你拿乙個東西，說他好不好，不是應該和同類別的進行比較嗎？你直接讓人家判斷他好不好有啥意義啊
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