我要比较不同的模型，想选用MSE或者RMSE计算，但是如果用实际值，MSE比较大，大概在10这个数量级，用归一化的预测输出MSE小很多，大概在0.02这个量级，但是这样做可行吗？我可不可以两个都比较？另外我要明说这是归一化输入之后的MSE吗，还有归一化之前和之后的平均绝对误差百分比（MAPE），R2决定系数是一样的吗？ 一般该比较那个MSE，
模型的好坏是一个相对的概念，“归一化”后，数据缩放了，但是好坏的性质不可能改变，否则就不能归一化了。
也就是两个模型，在原来的状态下a>b，那么归一化后必然还是a>b
老哥，是不是归一化之后计算的MAPE比反归一化之后的小一个数量级，您搞明白了么，讨论讨论
我也卡在了这个问题上，到底是比较归一化后数据的误差呢还是比较反归一化的误差呢？
反归一化后的误差