在机器学习和统计分析中，评估回归模型的表现至关重要。🔍 这不仅能帮助我们理解模型的预测能力，还能指导我们如何改进模型。🛠️ 下面是一些常用的回归模型评价指标：

1. 均方误差（MSE） 📏 ：这是最常用的评价指标之一，它计算预测值与真实值之差的平方的平均值。较低的MSE意味着模型的预测更接近实际值。

2. 均方根误差（RMSE） ⚖️ ：它是MSE的平方根，以与原始数据相同的单位表示误差大小。这使得RMSE更容易解释，尤其是在比较不同规模的数据集时。

3. 决定系数（R²） 📈 ：这个指标显示了模型解释的数据变异性的比例。一个接近1的R²值表明模型能很好地拟合数据。

4. 平均绝对误差（MAE） 🎯 ：与MSE不同，MAE衡量的是预测值与真实值之间差异的绝对值的平均数。它对异常值的影响不如MSE敏感。

通过这些指标，我们可以全面地评估回归模型的性能，并据此做出优化决策。🎯 在实际应用中，选择合适的评价指标是至关重要的，因为不同的场景可能需要关注不同的方面。🌟