1、均方误差：MSE（Mean Squared Error）

其中，为测试集上真实值-预测值。

SSE(和方差)

该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和，计算公式如下

SSE=

SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样

2、均方根误差：RMSE（Root Mean Squard Error）

可以看出，RMSE=sqrt（MSE）。

3、平均绝对误差：MAE（Mean Absolute Error）

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）

在讲确定系数之前，我们需要介绍另外两个参数SSR和SST，因为确定系数就是由它们两个决定的

(1)SSR：Sum of squares of the regression，即预测数据与原始数据均值之差的平方和，公式如下

(2)SST：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和，公式如下

细心的网友会发现，SST=SSE+SSR(只有在线性模型下），原因

 

。而我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值，故

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，说明模型拟合效果很差；

如果结果是 1，说明模型无错误。

一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Square必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。

5、校正决定系数（Adjusted R-Square）

其中，n 是样本数量，p 是特征数量。

Adjusted R-Square 抵消样本数量对 R-Square的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。

python中可以直接调用