如何评判线性模型预测的好坏

线性模型预测的好坏可以通过以下指标进行评判：

1. 均方误差（MSE）：MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE越小，表示预测结果越接近真实值。

2. R平方（R2）：R平方是预测值与真实值之间的相关性的平方。R平方的取值范围是0到1，值越接近1，表示预测结果与真实值越相关。

3. 平均绝对误差（MAE）：MAE是预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。MAE越小，表示预测结果越接近真实值。

4. 偏差（Bias）：偏差是预测值与真实值之间的差异的平均值。偏差越小，表示预测结果越接近真实值。

5. 方差（Variance）：方差是预测值与真实值之间的差异的方差。方差越小，表示预测结果的波动性越小。

综合上述指标来评估线性模型的预测好坏，选择合适的指标进行评估，能够更全面、准确地评价线性模型的预测表现。