回归模型的性能的评价指标

       评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score。 

注：SSE也称为和方差

      SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。MSE和RMSE和SSE是同出一宗，所以效果一样。

MSE(均方差)

       预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，即SSE/n。

                                                                                                                                                                               

RMSE(均方根)

      别称回归系统的拟合标准差，是MSE的平方根。