机器学习回归模型评价指标
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。
先看看计算公式：
1、MSE(平均平方误差、均方误差)
均方误差是线性回归中最常见的损失函数，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据有更好的精确度。
2、RMSE(均方根误差、标准误差）
标准误差是均方误差的算术平方根，开方后，误差的结果与数据是一个级别的。标准误差对测量中的离群点反映非常敏感。标准误差可以反映出测量的精密度。
3、MAE(平均绝对误差）
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