如何从线性拟合中的结果，包括SSE，RMSE，R-square等等中综合考虑并得出最优？

wolfraining

现在用4种模型公式去拟合一组离散点，得到了不少Goodness of fit，但就是从得到的结果中不知道如何综合评判然后得出哪种模型公式是最好的。

我的想法是想把Goodness中的四个数据都考虑一下，这样评价出来的公式才是最好的，但不知道怎么去做。

Goodness of fit有如下几个：
SSE
R-square
Adjusted R-square
RMSE


请教各路高手！！

[ 本帖最后由 wolfraining 于 2009-5-29 21:15 编辑 ]

dingd

SSE和RMSE是一致的，两者选一即可。越小越好。其他仅作参考。

wolfraining

原帖由 dingd 于 2009-5-31 08:47 发表

                               
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SSE和RMSE是一致的，两者选一即可。越小越好。其他仅作参考。

首先感谢您的回答！

我之前跟一些学经济学的讨论过，他们给的答案是看R-square。

我也很疑惑，就是不知道该怎么选取。

gloryzhu

R-square 与 Adjusted R-square一个意思，通常看第一个，反映线性化拟合的好坏。
SSE 与 RMSE 是标准差 和均方差，意义也一样，反映拟合误差的好坏。
通常：SSE比R2重要，看SSE 。