1、RMSE的值在0到1之间比较合适。
2、因为RMSE是均方根误差，用于衡量预测值与真实值之间的差异，值越小代表预测越准确，但是值过小又会引起过拟合的问题，所以在0到1之间比较合适。
3、对于不同的应用场景，RMSE的值可能有不同的合适范围，需要根据实际情况进行调整和确认。
同时，也需要结合其他模型评估指标来综合评估模型的表现。
RMSE（均方根误差）是衡量预测模型误差的一种常用指标，其值越小表示模型的预测能力越好。
一般来说，RMSE的值应该在实际应用中根据具体情况而定，不同领域、不同问题的数据特征和误差容忍度都不同，因此合适的RMSE值也会有所不同。
但是，一般来说，RMSE值应该尽可能地小，通常在0到1之间，如果RMSE值大于1，则说明模型的预测能力较差，需要进一步优化。总之，RMSE值的合适范围应该根据具体情况而定，需要结合实际应用场景和数据特征进行评估。
