計算MSE：爲什麼這兩種方式給出不同的結果？

Question

我對R的MSE的計算有些疑問。

我試過兩種不同的方法，我得到兩個不同的結果。想知道哪一個是找到mse的正確方法。

第一：

model1 <- lm(data=d, x ~ y) 
rmse_model1 <- mean((d - predict(model1))^2) 

二：

mean(model1$residuals^2) 

Answer 1

原則，他們應該給你同樣的結果。但在第一個選項中，您應該使用d$x。如果您只是使用d,，則回收規則中的R將重複predict(model1)兩次（因爲d有兩列），計算也將涉及d$y。

請注意，建議在第一個選項中包含na.rm = TRUE到mean和newdata = d到predict。這使得您的代碼在您的數據中缺少值。另一方面你不需要擔心NA在第二個選項，因爲lm自動下降NA個案。您可以查看此線程以瞭解此功能的潛在效果：Aligning Data frame with missing values。