机器学习100天:011 回归模型评估指标

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机器学习100天,今天讲的是:线性回归评估指标!

一、哪个模型更好?

我们之前已经对房价预测的问题构建了线性模型,并对测试集进行了预测。
如图所示,横坐标是地区人口,纵坐标是房价,红色的点是实际样本分布。
使用不同的算法或策略构建了两个线性回归模型,如图,分别是绿色直线、黄色直线所示。

那么如何量化我们构建的线性回归模型性能?如何比较这两个线性回归模型哪个更好呢?本节我们将给大家介绍一下线性回归常用的评估指标。

二、线性回归评估指标

线性回归常用的评估指标有 4 个,下面详细介绍!

  • 第一:均方误差(Mean Squared Error),简称 MSE,我们之前介绍过这个概念。MSE 是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均,它的计算表达式在这里。

M S E = 1 m

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