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這篇文章主要講解了“Regression算法指標是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Regression算法指標是什么”吧！
常用的回歸（Regression）算法指標有平均絕對誤差（Mean Absolute Error）、均方誤差（Mean Squared Error)和均方根誤差（Root Mean Squared Error)三種。
平均絕對誤差（Mean Absolute Error，簡稱MAE)從幾何意義上來看，它表示預測值和實際值之間的平均距離。
它的公式如下：
平均絕對誤差（Mean Absolute Error）這個評價指標比較直觀好理解，但是由于公式里有絕對值，導致了函數不光滑，在某些點上不能求導。作為改進方案，我們可以把絕對值改成平均距離的平方，也就是均方誤差（Mean Squared Error)。
均方誤差（Mean Squared Error，簡稱MSE)，從幾何意義上來說，它可以看成預測值和實際值的平均距離的平方.
它的公式如下：
均方誤差（Mean Squared Error）解決了平均絕對誤差（Mean Absolute Error)不能求導的問題，但是它的大小和目標變量不在一個尺度上（量綱不一樣）。為了解決這個問題，我們可以對均方誤差（Mean Squared Error）的結果進行開方，于是得到均方根誤差。
均方根誤差（Root Mean Squared Error, 簡稱RMSE)是由均方誤差（Mean Squared Error)開平方得到的結果， 它解決了均方誤差（Mean Squared Error）與目標變量值量綱不一致的問題。
它的公式如下：
感謝各位的閱讀，以上就是“Regression算法指標是什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Regression算法指標是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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