本文介绍了线性回归模型的四个评估指标：均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对值误差(MAE)和R Squared(R2)。通过波士顿房价数据，展示了不同指标的分数，帮助理解各指标在衡量模型精度中的作用。
评价线性回归的指标有四种，均方误差（Mean Squared Error）、均方根误差（Root Mean Squared Error）、平均绝对值误差（Mean Absolute Error）以及R Squared方法。 sklearnz中使用的，也是大家推荐的方法是R Squared方法。
1、均方误差 MSE
MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度
2、均方根误差 RMSE
3、平均绝对值误差 MAE
4、 R平方 R2S
四种代码实现：
def mean_squared_error(y_true, y_predict):
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