回归模型评估指标及可视化（Python实现）

回归模型评估指标及可视化（Python实现）

回归模型是一种预测数值型目标变量的机器学习模型。在构建回归模型后，我们需要评估其性能以了解其预测准确性。常用的回归指标有均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）等。本文将介绍这些指标的计算方法，并提供使用Python实现的示例代码。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和Scikit-learn：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

假设我们有一组真实值（y_true）和相应的预测值（y_pred），我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能。

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
   均方误差是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。它通过衡量预测值与真实值之间的平均差异来评估模型的