数据回归问题评价指标

在Python中处理数据回归问题时，我们通常使用一系列评价指标来评估模型的性能。这些指标帮助我们理解模型对数据拟合程度的好坏以及预测的准确性。以下是一些常见的数据回归问题评价指标：

1. **均方误差（Mean Squared Error, MSE)**: 计算实际值和预测值之间的平均平方差，数值越小表示模型预测越准确。

   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

2. **均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE)**: RMSE是对MSE的平方根，也是衡量预测值与真实值之间差距的标准偏差形式，更易于解读。

   rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

3. **R²得分（Coefficient of Determination, R^2 或者 R-squared）**: 又称决定系数，范围从0到1，值越大表示模型解释了数据变异性的比例越高。

   from sklearn.metrics import r2_score
   r2 = r2_score(y_true, y_pred)

4. **平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）**: 平均预测值与真实值绝对差的平均数，比RMSE对异常值更不敏感。

   mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)

5. **对数似然（Log-Likelihood）**: 对于线性回归，这可能是不太常用的指标，但对于非线性模型如逻辑回归或指数回归，它是适用的。

6. **残差分析（Residual Plots）**: 检查残差图可以帮助判断模型是否满足假设（如线性关系、正态分布等）。

选择哪个指标取决于具体问题的性质和需求，例如，如果关心的是模型的整体精度，那么RMSE或MAE可能更好；如果重视模型的拟合优度，则R²分数更有用。在实际应用中，常常结合多个指标进行综合评估。