【顶级6种机器学习回归指标】👇

来自MLACADEMY.AI的图表，清晰展示了六种关键回归评估指标，每个指标都配有数学公式和两点评述！📊✨

🟢 RMSE (均方根误差)

→ 对较大误差惩罚更重

→ 与目标单位相同，易于解释

🟢 MAPE (平均绝对百分比误差)

→ 以百分比形式显示平均误差

→ 当实际值接近零时可能不稳定

🟢 MSE (均方误差)

→ 强烈惩罚大误差

→ 对异常值敏感

🟢 MAE (平均绝对误差)

→ 平等对待所有误差

→ 比MSE对异常值更鲁棒

🟢 R² Score (R平方分数)

→ 衡量方差解释的程度

→ 如果模型表现比基线差，可能为负

🟢 Weighted MAPE (加权平均绝对百分比误差)

→ MAPE的加权版本

→ 减少小实际值的偏差

这些指标是机器学习回归任务中的核心工具，帮助评估模型性能！💡 记得收藏备用～

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