九道门丨回归模型中的审核指标，你知道几个？

重回是估计一个因变量与一个或多个自变量密切关系关系的过程。通过相当预测结果与实质结果密切关系的差异率来评估重回静态的机动性。

残差错误率 = 预测个数 - 实质个数

本篇文章将涵盖各种重回静态评估加权，以及何时应用于哪些加权！

▏均方数值

均个数 + 平方 + 数值 = 实质个数和预测个数密切关系的平正态分布的均个数。

均个数 = 1 / n* i 到 n 的总和 平方数值 = （y - ŷ） ²

同样： MAE 的个数越大小，静态的机动性就越大好。

▏均方相联数值 （RMSE）

相联 + 均方数值，顾名思义，它是均方相联个数。

相联 = √均方数值

同样： MAE 的个数越大小，静态的机动性就越大好。在机动性层面：RMSE>MSE

▏平均绝对数值 （MAE）

平均个数 + 绝对个数 + 数值 = 实质个数和预测个数密切关系差个数的平均个数。

均个数 = 1 / n * i 到 n 的总和 平方数值 = （yi - xi）

同样： MAE 的个数越大小，静态的机动性就越大好。在机动性层面：RMSE = MAE

▏R² 分数

与其他加权并不相同，它可以用来查找目标个数的预测个数和实质个数密切关系的差异。

此加权主要侧重于通过将静态与应用于目标个数的平均个数构建的随机云端静态进行相当来对静态的优劣进行评分。

R² = 残差或数值之和（实质静态的残差）/平均总数值之和（随机静态的残差）

同样：当我们在图表密集移除举例来说特质时，关键问题就用到了，R²无论如何不会减少，因为它论点在移除非常多图表时，增加了图表正态分布，而 R² 开始增加或依然未变。

▏修正后的 R²

修正后的 R² = 已修正以修复 R² 的缺陷。

开发此加权的目的是通过赎罪举例来说特质来给予确切的结果，而不考虑特质量及其相关性。

N = 图表集大小 p = 独立特质的量

相当

如果相当并不相同线性重回静态密切关系的预测准度，则RMSE是非常好的选择，因为它非常容易计算且可几何。 如果图表集不具备异常个数，选择 MAE 而不是 RMSE。 当图表集包含非常多内涵并且你只能选择最有效率的内涵时，将应用于修正后的 R²。 在某种意义上，R² 和 MSE 是“等效的”，即任何一个不具备最佳 R² 的静态也将不具备最佳的 MSE ，反之亦然。

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