1、调整后R方修正了自由度，考虑了样本量和自变量个数，避免了R方随自变量数量增加而增大mse与mae区别的问题 均方误差MSE衡量模型平均残差的平方，值越接近0，表示模型拟合越好 均方误差根RMSEMSE的算术平方根，是回归模型中最常用的评价指标，值越接近0，说明模型拟合越佳 平均绝对误差MAE衡量实际预测误差。

2、在机器学习面试中，常用的评估指标主要包括回归任务评估指标和分类任务评估指标，以下是详细解答回归任务评估指标 MAE衡量预测误差的平均绝对值，对离群点敏感，需确保数据量纲一致 MSE加重了大误差的惩罚，同样需注意量纲和离群点影响 RMSE对离群点敏感，但通常用于处理量纲问题，使得误差的。

3、MAE预测值与真实值之间差的绝对值的平均值，对异常值不敏感MAPEMAE的一种百分比形式，常用于时间序列预测MRE预测误差相对于真实值的平均比例，用于评估预测的相对准确性鲁棒性衡量Huber Loss结合了MSE和MAE的优点，对异常值具有鲁棒性，适用于噪声数据分类性能衡量F1 Score结合了精确。

4、探索模型精度判定系数MAPERMSE与MAE的深入解析在评估模型的精确性和预测能力时，mse与mae区别我们通常依赖几个关键指标，它们分别是判定系数R2均绝对误差MAE均方误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE每个指标都有其独特的侧重点，理解它们的特性至关重要判定系数R2lt，被誉为模型拟合。

5、回归模型中常用的评估指标可以分如下几类1 MAE系列，即由Mean Absolute Error衍生得到的指标2 MSE系列，即由Mean Squared Error衍生得到的指标3 R#178系列注在英语中，error和deviation的含义是一样的，所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute DeviationMAD，其mse与mae区别他指标同理可得。

6、在Python的sklearn库中，使用mean_squared_errormean_squared_error和mean_absolute_error函数来计算MSERMSE和MAE分类模型评价指标 在分类任务中，关键指标包括精准率precision召回率recall和F1分数f1score精准率指预测为正类的样本中实际为正类的比例，而召回率衡量的是实际为正类的。

7、绝对误差MAE则是直接计算预测值与真实值的差值的绝对值的平均值，其曲线V型，易于求导但梯度在所有点都相同，不利于梯度下降算法的收敛MAE对离群点的敏感度较低，具有较好的鲁棒性Huber损失函数是MSE与MAE的综合，它在误差较小的区间内采用MSE的形式，而在误差较大的区间内采用MAE的形式Huber。

8、平均绝对误差计算预测值与真实值之间绝对误差的平均值与MSE相比，MAE对异常值的敏感度较低MAE值越小，同样表示模型的预测结果越精准决定系数反映预测值对真实值的解释程度R2的值介于0和1之间，值越接近1，表示模型对数据的拟合效果越好，预测值越能解释真实值的变化AIC通过结合对数似然。

9、2 均方根误差RMSERMSE是MSE的平方根与MSE相比，RMSE更直观，更能反映模型预测结果的平均偏差3 决定系数R#178决定系数反映了模型解释因变量变化的能力R#178越接近1，说明模型的解释能力越强，模型的准确性越高4 平均绝对误差MAE平均绝对误差是预测值与实际值之间。