回归评价指标

这里写目录标题

  • [1. 均方误差MSE](#1. 均方误差MSE)
  • [2. 均方根误差RMSE](#2. 均方根误差RMSE)
  • [3. 平均绝对误差MAE](#3. 平均绝对误差MAE)
  • [4. R^2^](#4. R^2^)
  • [5. 调整后R^2^](#5. 调整后R^2^)

1. 均方误差MSE

  • 回归数据和原始数据误差的平方和/原始数据个数
  • 平方的原因:不平方正负误差会抵消,对大误差更为敏感,在一些场景下更能凸显出模型预测的不准确性
  • 越接近于0,模型预测能力越强

2. 均方根误差RMSE

  • MSE开根号
  • 越接近与0,模型的预测能力越强

3. 平均绝对误差MAE

  • MSE的平方换成绝对值,也是不绝对值正负误差会抵消
  • MAE越小,模型预测精度越高,对较大误差不如MSE 敏感
  • MAE可以准确反映实际预测误差的大小

4. R^2^

  • TSS:样本点和均值间的差异性(数据集中数的分散程度)
  • RSS:和拟合数据间的差异性
  • R^2^ = 1- RSS/TSS
  • 取值范围为[0,1]:
  • 如果结果是 0,说明模型拟合效果很差;
    如果结果是 1,说明模型无错误。
  • 一般来说,R-Squared 越大,表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准,因为,随着样本数量的增加,R-Square必然增加,无法真正定量说明准确程度,只能大概定量

5. 调整后R^2^

https://www.bilibili.com/video/BV1wi4y157Tt/?vd_source=f8471cd815546af5608f92c27e8247c2

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