1. 均方误差（MSE）
MSE（Mean Square Error）：是反映估计值与被估计值之间差异程度的一种度量。公式如下：
2. 均方根误差（RMSE）
RMSE（Root Mean Square Error）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数n比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。公式如下：
3. 和方误差（SSE）
4. MAE
MAE（Mean Absolute Error）：计算模型输出与真实值之间的平均绝对误差。
5. MAPE
MAPE（Mean Absolute Percentage Error）：不仅考虑预测值与真实值的误差，还考虑了误差与真实值之间的比例。
6. 平均平方百分比误差（MASE）
7. 决定系数（coefficient of determination）
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其中，RSS（residual sum of squares）的表达式为：
TSS（total sum of squares）的表达式为：
