回归模型评价指标

1、预测值与实际值之间的误差（点对点）

1.1 SSE和方差

1.2 MSE（Mean Squared Error）均方差

from sklearn.metrics import mean_squared_error

1.3 RMSE均方根

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt
rmse = sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted))

1.4 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

1.5 MAPE（Mean Absolute Percentage Error）平均绝对百分误差

2、预测值、实际值与实际值均值之间的误差（点对全）

2.1 R方

from sklearn.metrics import r2_score

2.2 SSR（Sum of squares of the regression)

预测值与实际值均值之差的平方和

2.3 SST（Total sum of squares）

实际值与实际值均值之差的平方和