首先，决定系数（R²）是最常使用的指标之一。它表示因变量中的变异能够被自变量解释的比例。R²值越接近1，说明模型对数据的拟合效果越好。简单来说，R²可以理解为模型解释了数据变化的百分比。
其次，均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）则是衡量预测值与实际值之间差异的指标。MSE是各误差平方的平均值，而RMSE则是MSE的平方根。这两个指标越小，表明模型的预测精度越高。它们直观地反映了预测值偏离真实值的程度。
最后，平均绝对误差（MAE）则是另一种衡量误差的方法，它计算的是预测值与实际值之间的绝对差值的平均数。与MSE相比，MAE对异常值的敏感性较低，因此有时更能反映模型的整体表现。
这些指标各有优劣，在具体应用时需要根据实际情况选择合适的评价标准。通过综合运用这些方法，我们可以更全面地评估回归模型的性能，从而做出更加准确可靠的预测。
