回归拟合

一、概念 SSE(和方差、残差平方和) ：The sum of squares due to error，该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的偏差的平方和。SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。 MSE(均方差、方差)：Mean squared error，该统计参数是预测数据和原始数据对应点偏差的平方和的均值，也就是SSE/n，和SSE没有太大的区别。 RMSE(均

>>阅读原文<<