《表6 能耗预测模型性能评价指标值》

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《基于机器学习的住宅能耗预测》

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将所建立的4种能耗预测模型在训练集及测试集中的性能评价结果列举出来，如表6所示。最好的能耗预测模型应该有最小的RMSE和最大的R2，从表6可以看出，最好的模型是随机森林和梯度提升机。梯度提升机在训练集中有最小的均方根误差RMSE（9.99）和最大的决定系数R2（0.99），随机森林在测试集中有最小的均方根误差RMSE（77.07）和最大的决定系数R2（0.45）；最差的能耗预测模型是BP神经网络模型，在训练集及测试集的误差都较大；支持向量机能耗预测模型的泛化能力较差，在训练集和测试集的能耗预测精度差异较大。