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【机器学习（8）】回归模型的常用评价指标：均方差MSE、均绝对误差MAE、均绝对比例误差MAPE、相关性系数R2
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文件大小: 51kb
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：模型评价：回归模型的常用评价指标
1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性
样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值
2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）
指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值
指标解读：均误差方越接近0，模型越准确
3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）
指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值
指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确
4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）
指标解释：所有样本的样本误差的
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