【机器学习(8)】回归模型的常用评价指标:均方差MSE、均绝对误差MAE、均绝对比例误差MAPE、相关性系数R2

模型评价:回归模型的常用评价指标 1) 样本误差:衡量模型在一个样本上的预测准确性 样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2) 最常用的评价指标:均误差方(MSE) 指标解释:所有样本的样本误差的平方的均值 指标解读:均误差方越接近0,模型越准确 3) 较为好解释的评价指标:平均绝对误差(MAE) 指标解释:所有样本的样本误差的绝对值的均值 指标解读:平均绝对误差的单位与因变量单位一致,越接近0,模型越准确 4)平均绝对误差的衍生指标:平均绝对比例误差(MAPE) 指标解释:所有样本的样本误差的