还有NSE和RME是什么

在Python中，NSE（Normalized Standard Error）和RME（Relative Mean Error）不是常见的误差指标，可能是特定领域或特定工具中使用的指标。一般情况下，常用的回归模型的误差指标是均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和R2分数。

- 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：RMSE是预测值与真实值之间误差的平方的平均值的平方根。它是回归模型中常用的评估指标之一，用于衡量预测值与真实值之间的差异。

- 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：MAE是预测值与真实值之间绝对误差的平均值。它度量了预测值与真实值之间的平均差异。

- R2分数（R2 Score）：R2分数衡量了回归模型对目标变量的解释能力，取值范围为0到1。R2分数越接近1，表示模型对目标变量的解释能力越好。

如果你有特定的上下文或定义了NSE和RME，请提供更多细节，以便我能够为你提供更准确的信息。