机器学习之回归指标
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Galois 的个人博客
回归指标
基本性能度量：
给定一个回归模型 f，下面的度量标准通常用来评估模型的性能。
完全平方和
SS_{tot}=\sum\limits_{n=1}^m(y_i-\overline y)^2
解释平方和
SS_{reg}=\sum\limits_{n=1}^m(f(x_i)-\overline y)^2
残差平方和
SS_{res}=\sum\limits_{n=1}^m(y_i-f(x_i))^2
确定性系数
记作R^2或r^2，提供了模型复现观测结果的能力，定义如下：
R^2=1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}}
主要性能度量
以下性能度量通过考虑变量n的数量，常用于评估回归模型的性能：
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