Я использовал R-квадрат (коэффициент детерминации) и среднюю абсолютную ошибку в процентах, чтобы увидеть разницу между истинным выходным значением (скалярным) и прогнозируемым выходным значением (также скалярным), полученным из регрессионной модели.
Теперь я хочу интуитивно увидеть, насколько регрессированный результат (вектор) близок к моему истинному результату (вектору). MSE используется для обучения регрессионной модели, но трудно сказать, работает ли ваша модель в порядке или нет. Например, если истинное выходное значение само по себе очень мало (близко к нулю) и если ваш прогнозируемый результат в два раза больше, чем истинный результат, MSE будет очень мал, даже если прогноз в два раза больше, чем истинный результат.
Я искал некоторое время и нашел такие термины, как «лямбда-тест Уилка», ANOVA, MANOVA, p-значение, скорректированный R-квадрат. Но я не понял, что я могу и должен использовать.
