【机器学习】线性回归常用的几种衡量指标

一、MSE（Mean Squared Error）

名称：均方误差

公式：

 

二、RMSE（Root Mean Squared Error）

名称：均方根误差

公式：

三、MAE（Mean Absolute Error）

名称：平均绝对值误差

公式：

 

注：上述衡量指标的局限：同一个模型，解决不同问题，因为数量量级可能不同，所以最终的结果无法横向对比，如果将最终的结果映射到[0,1]区间内，这样就可以横向比较哪个模型能更好的解决此问题，R Squared即可满足此要求。

四、R Squared（最好的衡量）

名称：R Squared

公式：

相关说明：

1)R^2 <= 1

2)原则上，R^2越大越好，当模型与真实值一直时，R^2 = 1，当模型与瞎猜结果一致时，R^2 = 0

3)如果R^2 < 0，说明学习到的模型还不如瞎猜准，可能数据根本不存在任何线性关系