机器学习经典算法：回归模型的性能评估方法

正文

在回归模型中，评估模型的性能是至关重要的，而常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²） 等。这些评估指标各有特点，选择合适的指标可以帮助更全面地评估回归模型的性能。例如，MSE和RMSE对于较大误差更加敏感，适用于对误差较为关注的场景；而MAE则更适合处理对异常值不敏感的情况；R²则有助于评估模型的解释能力。在实际应用中，通常需要综合考虑多个指标来判断模型的优劣。

NOTE：在实际应用的时候，训练线性回归模型的数据来源于从原始数据集拆分出来的训练集(train_data)，模型的损失函数也是对应训练集的，即${\sum }_i^m({\hat{y}}_{train}^{(i)}-y_{train}^{(i)}{)}^2$。

① 均方误差(Mean Square Error)
对于线性回归模型，常用的损失函数是均方误差（MSE），它计算的是训练集上每个样本的预测误差的平方和：

$MSE=\frac{1}{m}{\sum }_i^m({\hat{y}}_{test}^{(i)}-y_{test}^{(i)}{)}^2$
这是目前最为通用的通过衡量真值与预测值差距来评估线性模型性能的方法。
当使用${\sum }_i^m($