分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared
①RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差
衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。
②MSE（Mean Square Error）均方误差
MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。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。
③MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差
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。
④R-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x对因变量y的变动的解释的程度.越接近于1,说明模型拟合得越好.