1.绝对误差（mean_absolute_error） MAE
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
2.平均绝对百分误差（mean_absolute_percent_error）MAPE
#没找到sklearn怎么实现，先用python代码实现吧
3.绝对中位差（median_absolue_error）
from sklearn.metrics import median_absolute_error
4.均方误差（mean_squard_error）MSE
from sklearn.metrics import mean_squared_error
5.均方根误差（Root mean_squard_error）RMSE
#sqrt(MSE)
6.R2决定系数（R-Square）
from sklearn.metrics import r2_score
7.相关系数
from scipy.stats import pearsonr
pccs = pearsonr(x, y)
以上指标函数使用示例：
mean_squared_error(train_y, y_pre)
注意前面的参数是真实值，后面的参数是预测值。
详细参考这两篇博文，不写了。