　　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。

　　MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE；

　　RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值，这种情况下，data会被skew，RMSE会被明显拉大，这时候就需要先对数据log下，再求RMSE，这个过程就是RMSLE。对低估值（under-predicted）的判罚明显多于估值过高(over-predicted)的情况（RMSE则相反）

1、MSE（Mean Squared Error）均方误差

用真实值-预测值然后平方之后求和平均。线性回归用MSE作为损失函数

y_preditc=reg.predict(x_test) #reg是训练好的模型
mse_test=n

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