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python输出各种回归评价指标 回归模型是机器学习中的一种重要模型，它可以用来预测连续型变量的值。在回归模型中，评价指标是非常重要的，因为它们可以帮助我们评估模型的性能和准确性。在本文中，我们将介绍几种常见的回归评价指标，并使用Python来计算这些指标。 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE） 均方误差是回归模型中最常用的评价指标之一。它是预测值与真实值之间差的平方的平均值。MSE越小，说明模型的预测结果越接近真实值。 下面是使用Python计算MSE的代码： ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error y_true = [1, 2, 3, 4, 5] y_pred = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5] mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) print("MSE:", mse) ``` 输出结果为： python输出各种回归评价指标全文共4页，当前为第1页。 python输出各种回归评价指标全文共4页，当前为第1页。 ``` M