使用R语言进行模型评估：R²、残差平方和（MS残）、均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSD）

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本文介绍了如何使用R语言评估模型，包括计算R²、残差平方和（MS残）、均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSD），以衡量模型对实际数据的拟合程度。通过示例代码展示了如何利用R语言的函数完成这些计算。

使用R语言进行模型评估：R²、残差平方和（MS残）、均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSD）

模型评估是机器学习和统计建模中一个重要的步骤，用于衡量模型对实际数据的拟合程度。在R语言中，可以使用一些函数来计算模型的预测值与实际值之间的差异，并生成评估指标，如R²、残差平方和（MS残）、均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSD）。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现这些评估指标的计算。

首先，我们需要准备数据集和模型。假设我们有一个回归模型，可以使用以下代码创建一个简单的线性回归模型并拟合数据：

# 导入所需的包
library(caret)

# 创建数据集
x <- 1:10
y <- 2 * x + rnorm(10)

# 创建线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

现在，我们已经有了一个拟合好的模型，接下来我们可以使用这个模型对新的数据进行预测，并计算评估指标。

首先，我们来计算R²，它表示模型解释的方差比例。R²的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对实际数据的拟合越好。在R语言中，可以使用summary()函数来获取模型的统计摘要信息，并从中提取R²值。

# 获取模型的统计摘要信息
summary(model)

# 提取R²值
r_squared <- summary(model)$r.squared

接下来，我们计算残差平方和（MS残），它表示模型预测值与实际值之间的差异的平方和。在

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