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為什麼RMSE不便于做過拟合的評判标準？
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均方根誤差（RMSE）是一種常用的回歸模型的性能評價名額。RMSE測量的是預測值與真實值之間的平均誤差的平方根。雖然RMSE是一種常用的名額，但它并不便于用于過拟合的評估。以下是一些原因：
1. RMSE僅僅考慮了預測值和真實值之間的誤差，而沒有考慮模型複雜度和資料集規模。如果一個模型在訓練集上表現非常好，但在測試集上表現很差，那麼它可能存在過拟合的問題。然而，RMSE并不能很好地反映出這種情況呀。
2. RMSE對異常值比較敏感。如果資料集中存在一些異常值，那麼這些值可能會對RMSE産生較大的影響，進而導緻評估結果不準确呀。
是以，如果想要評估一個模型是否存在過拟合的問題，可以使用其他的評價名額，比如交叉驗證、學習曲線等方法，結合RMSE來進行綜合評估。#微頭條打卡##資料分析##工作面試#
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