决定系数均⽅误差m_【机器学习】回归误差：MSE、
RMSE、MAE、R2、Adjust。。。aventador中文
我们通常采⽤MSE、RMSE、MAE、R2来评价回归预测算法。
化妆品基本知识1、均⽅误差：MSE(Mean Squared Error)
其中，
为测试集上真实值-预测值。
设计构思def rms(y_test, y):
an((y_test - y) ** 2)
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2、均⽅根误差：RMSE(Root Mean Squard Error)
可以看出，RMSE=sqrt(MSE)。
xxi3、平均绝对误差：MAE(Mean Absolute Error)
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以上各指标，根据不同业务，会有不同的值⼤⼩，不具有可读性，因此还可以使⽤以下⽅式进⾏评测。
4、决定系数：R2(R-Square)
失控玩家片尾有没有彩蛋def R2(y_test, y_true):
return 1 - ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - an())**2).sum()proceed是什么意思
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其中，分⼦部分表⽰真实值与预测值的平⽅差之和，类似于均⽅差 MSE；分母部分表⽰真实值与均值的平⽅差之和，类似于⽅差 Var。根据 R-Squared 的取值，来判断模型的好坏，其取值范围为[0,1]：
如果结果是 0&
