回归模型的评价指标计算公式

回归模型的评价指标计算公式主要有以下几种:
1. 平方根误差(RMSE)：RMSE = sqrt(MSE)，其中MSE是平均平方误差的计算公式。
2. 平均绝对误差(MAE)：MAE = (1/n) * Σ|y_pred - y_true|，其中n是样本数量，y_pred是预测值，y_true是真实值。
3. 平均平方误差(MSE)：MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2，其中n是样本数量，y_pred是预测值，y_true是真实值。
4. R2_score：R2_score = 1 - (SSR/SST)，其中SSR是残差平方和，SST是总平方和。

相关问题

随机森林回归模型评价指标及其计算公式

随机森林回归模型的评价指标通常包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和决定系数（Coefficient of Determination，R-squared）。

1. 均方误差（MSE）是预测值与真实值之间差异的平方的平均值，计算公式如下：
MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2
其中，n表示样本数量，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值。

2. 均方根误差（RMSE）是均方误差的平方根，用于衡量预测值与真实值之间的平均差异，计算公式如下：
RMSE = sqrt(MSE)

3. 平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值，计算公式如下：
MAE = (1/n) * Σ|y_pred - y_true|

4. 决定系数（R-squared）用于衡量模型对观测数据的拟合程度，取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合效果越好。计算公式如下：
R-squared = 1 - (Σ(y_true - y_pred)^2 / Σ(y_true - y_mean)^2)
其中，y_mean表示真实值的平均值。

随机森林回归模型评价指标MAPE及其计算公式

随机森林回归模型评价指标MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评回归模型预测准确度的指标，它可以用来衡量预测值与真实值之间的相对误差。

MAPE的计算公式如下：
MAPE = (1/n) * Σ(|(真实值 - 预测值)/真实值|) * 100%

其中，n表示样本数量，Σ表示求和运算。

MAPE的取值范围为0到正无穷，越接近0表示模型的预测准确度越高。