モデルメトリクスこんにちは
半導体ファブの特定の生産ステップで機器パラメーターを使用して電気パラメーターを予測するために、ランダムフォレストを使用しました。モデルの相対誤差（％）を見ると、0.5％前後で非常に小さいことがわかります（添付図を参照）。RMSEも低いですが、R2はわずか52％です。
そのため、パーセンテージのエラーを見ると、モデルは正常であると言えますが、R2を見るとこれは真実ではないようです。 の解き方？
ありがとうフェリス
再：モデルメトリクスRMSEは、応答の標準偏差の推定値です。モデル内の応答の範囲全体で一定であると想定されます。Rの二乗は、応答誤差のどの程度がランダム誤差成分ではないかを推定します。したがって、モデルは重要かもしれませんが、あまり正確ではありません。
再：モデルメトリクス系統誤差MBEをパーセントで計算しようとしましたが、これはわずか0.01％であり、実際には無視でき、絶対誤差は0.54％だけです。精度= 100-MAE = 99.46％を使用する場合、それは本当に良い値です。RSMEについても同じですが、真の値からの平均偏差が非常に小さいことを示すことで、パーセンテージは0.007％に過ぎません。ここでも、R2は完全な状況を示していないようです。
どう思いますか？
フェリーチェ
再：モデルメトリクスのプロットを見せてもらえますか予測による実際 ？
再：モデルメトリクスこんにちは
要求された相関を添付します。
フェリーチェ
再：モデルメトリクスそのプロットを提供してくれてありがとう。
マーカーの形状は菱形のように見えます。何を期待するのかわかりませんが、それは異常です。
また、R平方が約0.5である理由と、予測がそれほど正確ではない理由も示しています。131の入力で応答を予測することを想像してください。予測される応答は横座標であると想定しています。公平であるように見えますが、分散が大きくなっています。大量のデータがあるため、平均応答の信頼区間は比較的狭くなりますが、予測区間ははるかに広くなります。
