使用Python中的utils.metrics模块衡量回归模型的性能

在Python中，可以使用sklearn.metrics模块评估回归模型的性能。该模块提供了一系列的函数，用于计算回归模型的各种性能指标。在下面的例子中，我们将使用mean_squared_error和r2_score两个函数来衡量回归模型的性能。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np

# 创建一个示例的真实值和预测值
y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8])

# 计算均方误差（mean squared error）
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("均方误差（MSE）：", mse)

# 计算决定系数（coefficient of determination）
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("决定系数（R^2）：", r2)

这段代码首先使用np.array函数创建了一个示例的真实值（y_true）和预测值（y_pred）。然后，我们分别使用mean_squared_error和r2_score函数计算均方误差和决定系数。

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是回归模型中常用的一个性能指标，它表示预测值与真实值之间的平均误差的平方。值越小，表示模型的拟合程度越好。

决定系数（Coefficient of Determination，R^2）是另一个常用的回归模型性能指标，它表示模型能够解释因变量变异的百分比。取值范围为[0, 1]，越接近1表示模型的拟合效果越好。

执行以上代码，输出如下：

均方误差（MSE）： 0.375
决定系数（R^2）： 0.9486081370449679

以上结果表明，该回归模型的均方误差为0.375，决定系数为0.9486，说明该模型的拟合效果较好。

除了上述例子中的两个函数外，sklearn.metrics模块还提供了许多其他的回归模型性能指标的计算函数，如平均绝对误差（mean_absolute_error）、中位数绝对误差（median_absolute_error）等。你可以根据需求选择合适的函数来评估回归模型的性能。