机器学习回归模型评价指标及其经济意义

机器学习中的回归模型评价指标通常用于衡量预测结果与实际值之间的拟合程度和精度。一些常用的回归模型评价指标包括：

1. **均方误差(Mean Squared Error, MSE)**：计算预测值与真实值差的平方的平均值。MSE越小，表示模型预测越准确。经济上，它可以衡量模型对成本或收益等连续变量预测偏差的成本。

2. **均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)**：MSE的平方根，它也是衡量模型预测精度的一种直观方式，数值越小越好。RMSE对于异常值更敏感，因为它是取绝对值再开平方。

3. **R-squared (R² 或者决定系数)**：也称作关联系数平方，范围在0到1之间，表示模型解释了观测数据变异性的比例。R²越大，说明模型拟合效果越好。在经济学中，高R²意味着模型能更好地预测市场趋势。

4. **平均绝对误差(Average Absolute Error, MAE)**：预测值与真实值之差的绝对值的平均数。MAE相比RMSE更能抵抗极端值的影响，因为它对所有错误一视同仁。

5. **残差分析(Residual Analysis)**：通过查看剩余误差的分布情况，如正态分布、残差间无显著相关性等，评估模型的稳定性。

经济意义方面，这些指标可以帮助企业或决策者了解模型的实际应用价值，比如降低生产成本、优化资源配置、提高定价准确性等。选择合适的指标取决于具体业务场景和目标的侧重。