有网友碰到这样的问题“rmse越大越好还是越小越好”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：
解决方案1：
RMSE越小越好。以下是关于RMSE的一些关键点：
评估标准：RMSE是衡量模型预测值与实际观测值之间差异的一种常用指标。较小的RMSE值表明模型的预测更为准确，即预测值与实际值之间的差异较小。经验法则：一般来说，RMSE值在0.2到0.5之间时，可以认为模型具有较好的预测能力。这意味着模型的预测结果与实际观测结果较为接近。与其他指标的关联：除了RMSE外，校正后的r平方也是评估模型准确度的重要指标。校正后的r平方值大于0.75通常被认为是一个很好的表现，显示模型具有较高的准确度。在某些情况下，调整后的r平方值为0.4或更多也是可以接受的，但这取决于具体的应用场景和数据特性。综上所述，为了获得更准确的模型预测结果，我们应追求较小的RMSE值。
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