了解回归模型开/关，包括如何衡量它，以及如何在 Metabase 的仪表板和可视化中利用它。
回归模型的开/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。您可以使用许多指标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。回归模型的性质与模型分类的其他类型的工作方式不同，因此要确定回归模型的准确性会稍微困难一些。了解机器学习的准确性和完整性始终是一个好主意，因此回归模型也不例外。通过查看回归模型在准确性方面的表现可以帮助指导改进，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可以帮助确定准确性。 R 平方/调整 R 平方 - 解释了回归模型可以解释因变量多少变异性。 均方误差 (MSE) - 用于确定回归模型与因变量的拟合程度。 平均绝对误差 (MAE) - 另一个类似于 MSE 的计算，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。 所有这些结合在一起可以帮助您更多地了解您的回归模型的工作情况。
通过将您最重要的指标汇集到单一视图中，让每个人都保持信息同步。
将您的数据嵌入到内部维基、网站和内容中，让数据无处不在。
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