在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。
1、均方差（mean-squared-error）
2、平均绝对值误差（mean_absolute_error）
3.可释方差得分（explained_variance_score）
explained variation measures the proportion to which a mathematical model accounts for the variation (dispersion) of a given data set
4.中值绝对误差（Median absolute error）
5.R2 决定系数（拟合优度）
模型越好：r2→1
模型越差：r2→0
用法示例
from sklearn.metrics import r2_score y_true = [1,2,4] y_pred = [1.3,2.5,3.7] r2_score(y_true,y_pred)