分类问题的评价指标是准确率，
常见回归算法的评价指标有SSE, MSE，RMSE，MAE、R-Squared。
误差平方和 SSE(Sum of Squares due to Error)
该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和
公式如下：
SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样
补充：
计算公式如下：
同样的数据集的情况下，SSE越小，误差越小，模型效果越好
缺点：
SSE数值大小本身没有意义，随着样本增加，SSE必然增加，也就是说，不同的数据集的情况下，SSE比较没有意义
均方误差 MSE(Mean Squared Error)
公式如下：
该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，也就是SSE/n，和SSE没有太大的区别
均方根误差 RMSE(Root Mean Squard Error)
公式如下：
回归系统的拟合标准差，是MSE的平方根，用于数据更好的描述。
例如：要做房价预测，每平方是万元(真贵)，我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢？我们的模型误差是 多少千万？。。。。。。于是干脆就开个根号就好了。我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的可，在描述模型的时候就说，我们模型的误差是多少万元。
平均绝对误差 MAE(Mean Absolute Error)
上面公式为了避免误差出现正负抵消的情况，采用计算差值的平方。还有一种公式也可以起到同样效果，就是计算差值的绝对值：
公式如下：
上面几个模型解决了样本数量 n 和 量纲的影响。但是它们都存在一个相同的问题：当量纲不同时，难以衡量模型效果好坏。
举个例子，模型在一份房价数据集上预测得到的误差 RMSE 是 5 万元， 在另一份学生成绩数据集上得到误差是 10 分。凭这两个值，很难知道模型到底在哪个数据集上效果好。
那如何比较不同量纲下模型的效果好坏呢？这就需要用到回归模型的第四个评价指标：R-平方。它的含义就是，既然不同数据集的量纲不同，很难通过上面的三种方式去比较，那么不妨找一个第三者作为参照，根据参照计算 R方值，就可以比较模型的好坏了。
这个参照是什么呢，就是均值模型。我们知道一份数据集是有均值的，房价数据集有房价均值，学生成绩有成绩均值。现在我们把这个均值当成一个基准参照模型，也叫 baseline model。这个均值模型对任何数据的预测值都是一样的，可以想象该模型效果自然很差。基于此我们才会想从数据集中寻找规律，建立更好的模型。
R-平方 R Squared
在讲确定系数之前，我们需要介绍另外两个参数SSR和SST，因为确定系数就是由它们两个决定的
(1)SSR：Sum of squares of the regression
即预测数据与原始数据均值之差的平方和，公式如下:
(2)SST：Total sum of squares
即原始数据和均值之差的平方和，公式如下:
我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值，故
其实“确定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1]，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好
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对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程，从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程：
SSE(误差平方和)：The sum of squares due to error
R-square(决定系数)：Coefficient of determination
Adjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination
下面我对以上几个名词进行详细的解释下，相信能给大家带来一定的帮助！！
一、SSE(误差平方和)
计算公式如下：
同样的数据集的情况下，SSE越小，误差越小，模型效果越好
缺点：
SSE数值大小本身没有意义，随着样本增加，SSE必然增加，也就是说，不同的数据集的情况下，SSE比较没有意义
二、R-square(决定系数)
数学理解： 分母理解为原始数据的离散程度，分子为预测数据和原始数据的误差，二者相除可以消除原始数据离散程度的影响
其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。
理论上取值范围(-∞，1], 正常取值范围为[0 1] ------实际操作中通常会选择拟合较好的曲线计算R²，因此很少出现-∞
越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好
越接近0，表明模型拟合的越差
经验值：>0.4， 拟合效果好
缺点：
数据集的样本越大，R²越大，因此，不同数据集的模型结果比较会有一定的误差
三、Adjusted R-Square (校正决定系数)
n为样本数量，p为特征数量
消除了样本数量和特征数量的影响
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