在数据建模和预测中，评估模型性能至关重要。以下是几个常用指标的简单讲解：

首先，SSE（残差平方和） 是指预测值与真实值之间差异的平方总和。它能反映模型的整体误差大小，但数值大小受量纲影响，难以直接比较。其次是MSE（均方误差），它是SSE的平均值，能更直观地衡量误差大小，尤其适用于需要量化误差的情况。接着是RMSE（均方根误差），它是MSE的平方根，具有与原始数据相同的单位，因此更易理解。最后是R²（决定系数），用来表示模型解释的数据变异比例，值越接近1，说明模型拟合效果越好。

这些指标各有侧重，合理使用可以帮助我们选择最优模型，提升数据分析效率！✨