Я использовал R-квадрат (коэффициент детерминации) и среднюю абсолютную процентную ошибку, чтобы увидеть разницу между истинным выходным значением (скалярным) и прогнозируемым выходным значением (также скалярным), которые получаются в результате регрессии. модель.
Теперь я хочу увидеть, насколько регрессивный вывод (вектор) интуитивно близок к моему истинному выводу (вектор). MSE используется для обучения регрессионной модели, но трудно сказать, хорошо ли работает ваша модель или нет. Например, если истинное выходное значение само по себе очень мало (близко к нулю) и если ваш прогнозируемый выходной сигнал в два раза больше истинного выходного значения, MSE будет очень маленьким, даже если прогноз в два раза больше истинного выходного значения.
Я долго искал и нашел такие термины, как «лямбда-тест Уилка», ANOVA, MANOVA, p-значение, скорректированное R-квадрат. Но я не понял, что я могу и должен использовать.