通過MSE或RMSE測量分類/羣集任務的性能？

Question

我爲兩個簡單的聚類和分類任務使用K-means和MLP算法。 我在文獻中搜索了很多，我發現一些研究人員將MSE和其他RMSE用於比較方法和結果。

聚類/分類性能測量中MSE和RMSE之間是否存在邏輯和理論差異？例如，如果我們的數據集在[0 ... 1]之間歸一化或未歸一化，哪一個是合適的？ MSE/RMSE是否依賴於功能的規範化？或任何規模？

Answer 1

RMSE是MSE的平方根。

由於平方根是單調函數，因此您將得到相同的排名。只是數字有不同的解釋。理解數據時，RMSE可能更有意義。

請勿將其用於羣集。僅將它用於分類和迴歸。