这篇文章主要讲解了“Regression算法指标是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Regression算法指标是什么”吧！常用的回归（Regression）算法指标有平均绝对误差（Mean Absolute Error）、均方误差（Mean Squared Error)和均方根误差（Root Mean Squared Error)三种。平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE)从几何意义上来看，它表示预测值和实际值之间的平均距离。它的公式如下：平均绝对误差（Mean Absolute Error）这个评价指标比较直观好理解，但是由于公式里有绝对值，导致了函数不光滑，在某些点上不能求导。作为改进方案，我们可以把绝对值改成平均距离的平方，也就是均方误差（Mean Squared Error)。均方误差（Mean Squared Error，简称MSE)，从几何意义上来说，它可以看成预测值和实际值的平均距离的平方.它的公式如下：均方误差（Mean Squared Error）解决了平均绝对误差（Mean Absolute Error)不能求导的问题，但是它的大小和目标变量不在一个尺度上（量纲不一样）。为了解决这个问题，我们可以对均方误差（Mean Squared Error）的结果进行开方，于是得到均方根误差。均方根误差（Root Mean Squared Error, 简称RMSE)是由均方误差（Mean Squared Error)开平方得到的结果， 它解决了均方误差（Mean Squared Error）与目标变量值量纲不一致的问题。它的公式如下：感谢各位的阅读，以上就是“Regression算法指标是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Regression算法指标是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是开发云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！ 香港云主机
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