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回归模型评价指标回归模型评价指标是用来衡量回归模型预测结果好坏的指标，可以根据模型输出结果的准确性等来进行评估。常用的回归模型评价指标有：1 .均方差(MeanSquaredError,MSE)：该指标通过计算预测值与实际值之间的偏差平方和的均值，反映了模型对数据的拟合程度，越小越好。2 .均方根误差(ROotMeanSquareError,RMSE)：该指标将MSE的结果开根号，以便于和原始数据的单位保持一致，反映了模型对数据的拟合程度，越小越好。3 .中位绝对偏差(MedianAbsoluteDeviation,MAD)：该指标衡量的是预测值与实际值之间的绝对偏差的中位数，反映了模型对数据的拟合程度，越小越好。4 .R方(Coefficientofdetermination)：该指标衡量的是预测值和实际值之间的相关程度，取值范围为0-b越接近1越好。
