本来以为R Squared主要是为了跨问题评价回归算法模型作用于测试集的效果,比如只有R Squared能同等尺度上评价相同模型作用于不同数据集:房产预测和成绩预测的效果,不过这应该不是引入R Squread的主要目的吧,因为房产预测和成绩预测就是两个不同领域的问题,特征都不相同,如果只是比较相同数据集的评价,MSE/MAE应该足够了吧?
不过后来又想到R2可以是小于0的,这样就能评价出特征和结果是不是线性关系,而用MSE/MAE都是大于0的,不能做到这一点。
感觉R Squared是很妙的,怎么想到的,是不是也是从var(y_true)和MSE(y_true, y_predict)的角度想到的,感觉有很多类似的这种组合起来的评价函数,通常都是比值的形式,就是不知道怎么想到的?