用于回归问题的模型评价：MSE、RMSE、MAE、R-Squared
日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）
代码部分
MSE
y_preditc=reg.predict(x_test) #reg是训练好的模型
mse_test=np.sum((y_preditc-y_test)**2)/len(y_test) #跟数学公式一样的
RMSE
rmse_test=mse_test ** 0.5
MAE
mae_test=np.sum(np.absolute(y_preditc-y_test))/len(y_test)
R-Squared
1- mean_squared_error(y_test,y_preditc)/ np.var(y_test)
scikit-learn中的各种衡量指标
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差
from sklearn.metrics import r2_score#R square
#调用
mean_squared_error(y_test,y_predict)
mean_absolute_error(y_test,y_predict)
r2_score(y_test,y_predict)
作者：zimiao552147572
