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分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared
MSE
均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。
RMSE
均方根误差RMSE，即均方误差开平方，常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。
MAE
MAE是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。
R-Squared
R-Squared又叫可决系数(coefficient of determination)，也叫拟合优度，反映的是自变量对因变量
的变动的解释的程度。越接近于1，说明模型拟合得越好。在sklearn中回归树就是用的该评价指标。
可以这么理解：将TSS理解为全部按平均值预测，RSS理解为按模型预测，这就相当于去比较你模型预测和全部按平均值预测的比例，这个比例越小，则模型越精确。当然该指标存在负数的情况，即模型预测还不如全部按平均值预测
缺点：当数据分布方差比较大时，预测不准时，依然比较大，此时该评价指标就不太好
其中：
表述真实值的变动程度，正比于方差
表示模型预测和真实值
之间的残差
使用sklearn计算：
from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
r2_score(y_true, y_pred)
0.948...
MAPE
MAE:
范围 , 当预测值与真实值完全吻合时等于0, 即完美模型; 误差越大, 该值越大。
MAPE:
范围[0,+), MAPE 为0%表示完美模型， MAPE大于100%则表示劣质模型。MAPE的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度.
