说错啦，mae，rmse，r方

当然，我很抱歉之前的表述有误。这里是对三个常见评估指标的正确解释：

1. **均方误差(Mean Absolute Error, MAE)**：
- MAE是回归分析中用来衡量预测值与真实值之间差距的一个指标。它是所有预测错误绝对值的平均值。MAE越低，说明模型的预测精度越高。它不受到异常值的影响，因为每个误差都是独立考虑的。

2. **均方根误差(Mean Squared Error, RMSE)**：
- RMSE是对MAE的平方求平均后的结果，因此它更敏感于较大的误差。RMSE的单位与预测变量相同，值越小表明模型的预测越准确。它能反映出模型预测的整体偏差。

3. **决定系数(R-Squared, R² or Coefficient of Determination)**：
- R²或决定系数是一个百分比，反映模型解释了因变量变异性的多少。它的取值范围从0到1，1代表完美拟合，即模型完全解释了因变量的变化；0则表示模型没有解释力，只是随机波动。R²通常用于衡量线性模型的拟合程度。

这三个指标在评估回归模型性能时非常重要，可以帮助我们理解模型在实际应用中的效果，并帮助选择最佳模型。当你对比多个模型时，可以同时考虑这三项指标来综合评估。如果有其他具体问题，随时问我哦。