来自MLACADEMY.AI的图表，清晰展示了六种关键回归评估指标，每个指标都配有数学公式和两点评述！📊✨
🟢 RMSE (均方根误差)
→ 对较大误差惩罚更重
→ 与目标单位相同，易于解释
🟢 MAPE (平均绝对百分比误差)
→ 以百分比形式显示平均误差
→ 当实际值接近零时可能不稳定
🟢 MSE (均方误差)
→ 强烈惩罚大误差
→ 对异常值敏感
🟢 MAE (平均绝对误差)
→ 平等对待所有误差
→ 比MSE对异常值更鲁棒
🟢 R² Score (R平方分数)
→ 衡量方差解释的程度
→ 如果模型表现比基线差，可能为负
🟢 Weighted MAPE (加权平均绝对百分比误差)
→ MAPE的加权版本
→ 减少小实际值的偏差
这些指标是机器学习回归任务中的核心工具，帮助评估模型性能！💡 记得收藏备用～
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