回归模型的性能评价指标（Regression Model Performance Evaluation Metric）

回归模型的性能评价指标（Performance Evaluation Metric）通常有：

1. 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：真实目标y与估计值y-hat之间差值的平均值

（注：m为测试集样本数量，下同）

2. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：真实目标y与估计值y-hat之间差值的平方的平均值

对比平均绝对误差，均方误差对异常值更敏感。

3. 均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：均方误差的方根，可从单位度量上衡量模型的效果

这几个测试误差越小，就代表模型的性能越好。

4. 决定系数（Coefficient of Determination）R²：目标的变化由特征引起的比例，是模型解释力的指标

R²的值是多少代表模型的性能好？谁也不知道。有的例子中，只要R²达到0.5-0.6就已经很好了。此外，从理论上来说，只要增加特征的个数，R²的值是一直增加的，不管这个特征x和目标y是否有关。因此，R²通常用于特征选择。如果增加一个特征，模型的R²值上升很多，那就说明这个特征和目标有关。

5. adjusted R²：与R²类似，不过考虑到了样本数量（n）和特征数量（p）

如果以R²为评价指标，容易让模型出现过拟合现象，因此可以用调整的R²（adjusted R-squared）来替代R²。