《表4 算法模型评估指标对比》

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为了进一步确认M5模型树的模型精度，本文同时采用线性回归算法和梯度下降分类树算法对以上问题建立模型进行了预测，与M5模型树结果进行对比分析。通过采用十折交叉验证的方式评估模型的误差率，运用关联度R、绝对差值率MAE、均方根误差率RMSE等指标对模型精度进行评估，具体结果见表4。其中关联度R反映了模型与真实关联函数的相似度，该值越接近1，表明模型越接近真实关联函数；MAE用于评判预测值与实际值之间的差异度，反映个体样本的预测效果程度，越小越好。RMSE与MAE类似，但RMSE更侧重于反映样本总体的预测效果程度，值越小越好。