SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error
MSE(均方差、方差)：Mean squared error
RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error
R-square(确定系数)：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(和方差)

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，计算公式如下

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


二、MSE(均方差)
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，计算公式如下

三、RMSE(均方根)
该统计参数，也叫回归系统的拟合标准差，是MSE的平方根，就算公式如下

在这之前，我们所有的误差参数都是基于预测值(y_hat)和原始值(y)之间的误差(即点对点)。从下面开始是所有的误差都是相对原始数据平均值(y_ba)而展开的(即点对全)!!!


四、R-square(确定系数)
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

细心的网友会发现，SST=SSE+SSR，呵呵只是一个有趣的问题。而我们的“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

• 模型效果判断

MSE:误差平方和，越趋近于0表示模型越拟合训练数据。RMSE:MSE的平方根，作用同MSE

R2:取值范围(负无穷,1]，值越大表示模型越拟合训练数据;最优解是1;当模型 预测为随机值的时候，有可能为负;若预测值恒为样本期望，R2为0

TSS:总平方和TSS(Total Sum of Squares)，表示样本之间的差异情况，是伪方 差的m倍

RSS:残差平方和RSS(Residual Sum of Squares)，表示预测值和样本值之 间的差异情况，是MSE的m倍