MAE MSE RMSE 判断回归模型

回答: 在回归模型中，我们可以使用MAE（平均绝对误差），MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）来评估模型的性能。MAE是预测值与实际值之间差值的绝对值的平均值，MSE是预测值与实际值之间差值的平方的平均值，而RMSE是MSE的平方根。\[1\]通常情况下，我们希望这些误差越小越好，因为它们表示了模型的预测与实际值之间的差异程度。因此，当我们比较不同的回归模型时，我们可以使用这些指标来判断模型的好坏。如果MAE、MSE和RMSE都较小，那么我们可以认为该回归模型较好。\[1\]此外，我们还可以使用残差图来评估回归模型的适用性。如果数据点在没有图案的线上随机分布，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该考虑使用非线性模型。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归问题的评价指标 MAE MSE RMSE R2 score Adjusted R2 score 和 重要知识点总结](https://blog.csdn.net/HzauTriste/article/details/127562028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [回归模型评估指标（MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE）](https://blog.csdn.net/y15659037739l/article/details/123971286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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