【Python机器学习】零基础掌握Regression回归评估函数方法

在回归分析的领域中，选择合适的评估指标对于模型的构建、评估和优化至关重要。每一种评估指标都有其独特的计算方法和应用场景，能够从不同的角度反映模型预测值与真实值之间的差异。Explained Variance Score、Max Error、Mean Absolute Error (MAE)、Mean Squared Error (MSE)、Mean Squared Log Error (MSLE)、Median Absolute Error、Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 以及 R2 Score 是其中最为常用且重要的八种评估指标。

它们不仅帮助我们量化模型的预测误差，还能从多个维度揭示模型性能的优劣，为模型的调优提供明确的方向。

Explained Variance Score

在机器学习的回归分析中，了解模型如何评估预测准确性是至关重要的。其中，解释方差分数（Explained Variance Score）是一种常用的指标，用于衡量模型预测的性能。下面将对这个指标进行详细的解释和描述。

解释方差分数用于衡量模型预测值和实际值之间差异的大小。它的值范围从0到1，1表示完美的预测，0表示模型未能捕获数据的任何信息。数学上，解释方差分数可以表达为：

Explained Variance Score = 1 − Variance ( y true − y pr