回归分析我们一般用哪个指标评价模型性能

在回归分析中，常用的评价模型性能的指标包括：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：表示预测值与真实值之间的误差平方和的平均值，MSE值越小，预测效果越好。
2. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：表示MSE的平方根，与MSE的性质相同，但是由于对MSE值进行了开方操作，因此RMSE值比MSE值更易于解释。
3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：表示预测值与真实值之间的误差绝对值的平均值，MAE值越小，预测效果越好。
4. R方（R-squared）：表示模型解释数据方差的百分比，R方值越接近1，模型解释方差的能力越强。
5. 调整R方（Adjusted R-squared）：调整了R方值，考虑了自变量的个数对R方值的影响。

这些指标都可以反映回归模型的预测能力和解释能力，选择哪个指标评价模型性能应该根据具体问题和分析目的进行选择。同时，不同指标之间也存在一定的关系，需要综合考虑。