- 均方误差（MSE）
[\mathrm{MSE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(\hat{y}^{(i)}-y^{(i)})^2 ]
- 均方根误差（RMSE）
[\mathrm{RMSE}=\sqrt{\mathrm{MSE}} ]
- 平均绝对误差 （MAE）
[\mathrm {MAE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N||\hat{y}^{(i)}-y^{(i)}|| ]
- (R^2)
[\begin{align} R^2 &=1-\frac{\sum_{i=1}^{N}(\hat{y}^{(i)}-y^{(i)})^2 }{\sum_{i=1}^{N}(\bar{y}-y^{(i)})^2 } \ &=1- \frac{\mathrm{MSE}}{\mathrm{Var{(y)}}} \end{align} ]
sklearn中的metrics模块提供了以上的评价指标方法- 平均绝对误差：mean_absolute_error( )
- 均方误差：mean_squared_error( )
- (R^2)得分：r2_score( )
Original: https://www.cnblogs.com/bestwangyulu/p/16391569.html
Author: Wang-YL
Title: 6.线性回归的简单评价指标
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