在数据科学和机器学习领域，评估模型性能是不可或缺的一环。常见的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和决定系数（R-squared）。下面详细介绍这些指标的定义和用途。
均方误差（MSE）
定义： 均方误差是预测值与真实值之间平方差的平均值。
用途：
- MSE 对较大的误差给予更高的权重，因为它对误差进行平方处理。
- 常用于回归分析，较低的MSE值表明模型预测与真实数据之间的误差较小。
平均绝对误差（MAE）
定义： 平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对差的平均值。
用途：
- MAE 不会像MSE那样放大较大的误差，因此对异常值的敏感度低于MSE。
- 常用于评估回归模型的平均预测误差。
决定系数（R-squared）
定义： 决定系数衡量模型的预测值与真实值之间的匹配程度，表示模型对数据的解释力度。
用途：
- R²的值范围在0到1之间，越接近1，表示模型的解释力度越强。
- 用于评价回归模型的拟合优度。
综合应用
在实际应用中，通常会将MSE、MAE和R-squared结合起来，以全面评估模型性能。例如，在构建回归模型时，评估过程可能包括：
- MSE：识别整体误差水平，特别关注大误差对结果的影响。
- MAE：了解模型的平均误差，评估模型对异常值的鲁棒性。
- R-squared：评估解释力，判断模型能够解释数据变动的比例。
通过结合这些指标，可以更好地理解模型在实际应用中的表现，并据此进行相应的调整和优化。
