对于线性回归模型的准确性评估，可以采用以下指标进行衡量：1. R-squared（R2）：度量模型的解释变量对目标变量的解释能力；2. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：评估模型预测结果的误差大小；3. 均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：对MSE进行开方得到的指标，用于评估模型预测结果的误差大小。此外，还可以采用交叉验证和残差分析等方法来评估模型的准确性。在实践中，需要结合具体情况和模型目标来选择合适的评估指标和方法。
如何评估线性回归模型的准确性？
我最近在学习线性回归模型，但是不知道如何准确地评估这个模型的好坏。我已经建立了一个线性回归模型，现在需要知道该如何评估它的准确性。有哪些可靠的指标可以帮助我评估模型的精度？是否有任何技巧或实践经验可以帮助我分析和解释模型的结果？求有经验的老师给予指导。谢谢！
提问时间：2023-06-17 01:51:22
编辑时间：2023-06-17 01:51:24
提问者：
红尘孤旅
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7回答时间：2023-06-17 01:51:27
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