回归模型的评价指标 回归模型是机器学习研究中常用的一种预测方式，它可以基于给定的训练数据，通过一定的算法计算出预测输出的预测结果，常被广泛用于金融领域、智能汽车和其他领域的数据预测。基于回归模型的预测结果，需要通过有效的指标进行评估，以便判断回归模型的预测性能如何。 一、均方误差（Mean Squared Error, MSE） 均方误差是最常用的一种回归模型评价指标，其计算公式如下：MSE=1/n∑(yi-xi)^2，其中，n 为数据抽取的样本大小yi 为实际观测值，xi 为模型预测值。MSE反映的是模型的精确度，它越小表示模型越精确。 二、均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 均方根误差是MSE的平方根，其计算公式为：RMSE=√(1/n∑(yi-xi)^2)，它可以反映预测数据的均方差，它越小表示模型的预测结果与实际值越接近。 三、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 平均绝对误差可以用来衡量模型的预测精度，其计算公式为：MAE=1/n∑|yi-xi|，其中，n 为样本数目，yi 为实际数值，xi 为模型预测值。MAE可以用来评估模型预测偏移情况，MAE越小表示模型预测精度越高。 四、R方（Coefficient of Determination, R2） R方也称决定系数，是衡量模型的预测能力的指标，它的计算公 - 1 - 式为：R2=1-SSE/SST，其中，SSE是残差平方和，SST是总体平方和。 R方的值一般在0-1之间，靠近1表示模型的可靠性越高，R方越高，表示模型的拟合能力越强。 五、AIC（Akaike Information Criteria） AIC是由日本统计学家Akaike提出来的一种回归模型评价方法，它综合考虑了模型的精度和模型的复杂度，它是量化综合了这两个方面的评价指标，其计算公式为：AIC=2k-2ln(L)，其中，k是模型的参数数量，L是模型最大的似然估计。AIC值越小表示模型越好。 总结 以上，就是常用的五种回归模型的评价指标，它们都可用来评估模型的性能，帮助决定选择哪种模型来更好地拟合数据。但是，每种评价指标都有其优点和缺点，仅依靠单一指标作为模型评价可能会忽略其他方面的因素，因此，综合多种指标来评价模型更为合理。 - 2 - 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/ea41f5da01d276a20029bd64783e0912a2167c9c.html