迴歸算法評價標準MSE、RMSE、MAE、R-Squared
一、MSE 均方誤差 即（真實值-預測值）的平方/測試集個數 其實（真實值-預測值）的平方 就是線性迴歸的損失函數，線性迴歸的目的就是爲了讓損失函數最小化。但這種判斷方式是會放大誤差的，即本身誤差越大的平方後會更大。所以從這也可以看出，損失函數是爲了減小最大的那個誤差。 二、RMSE 均方根誤差 即MSE開根號，使結果的單位和數據集一致，更好描述 三、MAE 平均絕對誤差 四、R-Squared
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