🌟机器学习：回归模型的评价指标 & 拟合程度的评价指标🌟

在机器学习领域，回归模型是一种非常重要的工具，它用于预测连续变量的结果。为了评估这些模型的表现，我们需要一些关键的评价指标。首先，我们来看拟合程度的评价指标，这是衡量模型预测值与实际值之间吻合度的重要标准。常见的拟合程度指标包括R²（决定系数）和均方误差（MSE）。其中，R²值越接近1，表示模型对数据的拟合效果越好；而MSE则通过计算预测值与真实值差值的平方来量化误差大小，数值越小越好。

此外，还有调整后的R²，它考虑了模型中自变量的数量，避免因增加无关变量而导致R²虚高。这些指标共同帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合，从而优化模型性能。🎯

掌握好这些评价指标，就像拥有了一把精准的标尺，能够让我们更科学地构建和优化回归模型，为实际问题提供可靠的解决方案！🚀