混频回归模型预测能力检验

求帮解答
在做混频回归时，出现如下结果：

估计的参数t统计量显示nan
r²很小
是不是说明模型拟合的很差
但是RMSE又非常小
那这个模型到底行还是不行

想判断这个模型的预测能力
应该看哪一项

结论：主要看R^2，你这里的模型拟合效果不是太好。具体解释如下：

对比下述描述和公式，可以看出R^2可以很稳定根据大小判断效果好坏，而RMSE你需要看原始数据标签的幅度，单凭借它的绝对大小不能判定拟合好坏（比如你的y取值都很小，极端的例子0.005左右，那你看看这个RMSE是不是就偏移很大了）

RMSE（Root Mean Squared Error）表示平均绝对误差的平方根，是用来评估回归模型的拟合优度的一种常用的度量方法。公式为：

RMSE = √(1/n ∑|y_i - y_i'|^2)

其中 y_i' 是预测值，y_i 是实际值，n 是样本数。

R2 则表示回归模型的拟合优度，公式为：

R2 = 1 - ∑|y_i - y_i'|^2 / ∑|y_i - y_mean|^2

其中 y_mean 表示样本值的平均值，R2 的取值范围是 [0, 1]，R2 越大，说明模型的拟合优度越好。

这些结果中的几个字段可以用来衡量混频回归模型的预测能力。RMSE（均方根误差）是一种常用的度量模型预测误差的方法。它表示预测值与真实值之差的平方的平均值的平方根，数值越小，模型的预测能力就越好。模型的AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）值也可以用来衡量模型的预测能力。AIC和BIC值越小，模型的预测能力就越好。此外，你还可以使用交叉验证来评估模型的预测能力。通过将训练数据分成训练集和测试集，并在训练集上训练模型，然后在测试集上评估模型的表现，你可以得出更为准确的结论。