python回归模型准确率

在Python中，回归模型的准确率并不是直接通过某种百分比来衡量的，因为回归任务的目标通常是预测连续值，如房价、销售额等，而不是分类标签。常用的评估指标包括：

1. **均方误差(Mean Squared Error, MSE)**：这是最简单的误差度量，计算的是实际值和预测值之间差的平方的平均数。MSE越低，表示模型预测越接近真实值。

2. **均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)**：RMSE是MSE的平方根，它更直观易懂，单位与原始数据一致。数值越小，模型性能越好。

3. **R-squared (R²)** 或者 **决定系数(Coefficient of Determination)**：R²值范围在0到1之间，表示模型解释了目标变量变化的百分比。值越接近1，说明模型拟合得越好。

4. **Mean Absolute Error (MAE)**：平均绝对误差是预测值和真实值之差的绝对值的平均，对于异常值不太敏感。

为了评估回归模型的准确度，通常会结合以上几个指标，并结合业务场景选择合适的评价标准。同时，也可以通过交叉验证来得到模型在未知数据上的性能预估。