《表4 机器学习方差分析结果》

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《基于机器学习的燃煤元素碳含量预测模型研究》

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传统线性回归模型的拟合结果的均方差（MSE）达到了6.87，远远超过了上述任何一种机器学习模型的结果。线性回归方程首先在原始数据的拟合度上就远远比不上机器学习算法。在3种机器学习算法中，拟合度最差的随机森林算法的均方误差也只有1.044，而拟合度最高的XGBoost算法则达到了0.003的水平，说明该算法能很准确地描述出训练集的数据。