a200822146085的博客

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一、MSE 均方误差 即（真实值-预测值）的平方/测试集个数 其实（真实值-预测值）的平方 就是线性回归的损失函数，线性回归的目的就是为了让损失函数最小化。但这种判断方式是会放大误差的，即本身误差越大的平方后会更大。所以从这也可以看出，损失函数是为了减小最大的那个误差。 二、RMSE 均方根误差 即MSE开根号，使结果的单位和数据集一致，更好描述 三、MAE 平均绝对误差 四、R-Squar...