了解回归开/关，包括如何衡量它，并利用 Metabase 在仪表盘和可视化中应用它。
回归开/关是一种机器学习模型评估方法，您可以通过可视化来深入了解回归模型的性能。有许多指标可以用来确定模型的可靠性，但回归模型需要特定的指标才能获得准确的结果。回归模型的性质不同于其他类型的模型分类方式，因此要确定回归模型的准确性会稍微困难一些。弄清楚机器学习的准确性和完整性始终是一个好主意，因此为回归模型采取额外的步骤也毫不例外。了解回归模型在准确性方面的表现有助于指导改进，但请记住，机器学习很少能达到 100% 的准确性，不要陷入过度工作的陷阱。那样只会浪费时间和精力。
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有几种不同的回归模型计算方法可以帮助确定准确性。R 平方/调整 R 平方 - 解释回归模型可以解释因变量的多少变异性。均方误差 (MSE) - 有助于确定回归模型与因变量的拟合程度。平均绝对误差 (MAE) - 另一种与 MSE 类似的计算方法，对大的预测误差给予更大的惩罚，而不是同等对待所有误差。所有这些结合起来可以帮助您更好地了解回归模型的运行情况。
将最重要的指标集中在一个视图中，让每个人保持一致。
将您的数据嵌入到内部维基、网站和内容中，让数据随处可用。
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