回归模型评估指标

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引言 在机器学习中，回归模型用于预测连续数值，例如房价、温度或销售额。构建一个回归模型后，评估其性能至关重要。 如何判断模型预测的准确性和可靠性？这就需要用到回归模型的评估指标。 1. 常见的回归模型评估指标 1.1 均方误差 (MSE) 均方误差 (Mean Squared Error) 是最常用的回归模型评估指标之一，它计算模型预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下： 其中： 是真实值。 是预测值。 是样本数量。 MSE 的值越小，说明模型的预测效果越好。 优点： MSE 对于大误差更加敏感，因为误差是被平方的。这使得它在模型训练过程中倾向于减少大误差。  缺点： 由于平方的特性，MSE 的值受到离群值的影响，可能导致误导性的评估。 1.2 均方根误差 (RMSE) 均方根误差 (Root Mean Squared Error) 是均方误差的平方根。它与MSE相似，但RMSE的单位与因变 ………………………………