我正在寻找指标来比较各种回归模型(例如 SVM、决策树、神经网络等)，以确定每种回归模型在解决特定问题方面的优点。
对于我的问题，我有超过 80,000 个包含 12 个变量的训练样本，所有这些都是独立且同分布的。
我已经完成了神经网络的大部分研究，但在尝试将它们与其他模型进行比较时我却一无所知。
任何意见(包括阅读建议)将不胜感激，谢谢!
最佳答案
您可以通过计算测试集上每个模型的均方误差来比较回归模型。最好的模型就是误差最小的模型。
遗憾的是，对于回归模型来说，没有什么比 ROC 曲线更好的了。除非你的输出是像逻辑回归一样的二元变量。
关于machine-learning - 回归模型比较，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49074558/