摘要： 一般常用$R^{2}$（判定系数，拟合优度）评价拟合及回归效果的好坏，学过数学或统计学的同学会有这样的印象，$R^{2}$的取值范围为[0,1]，$R^{2}$的值越接近1代表拟合效果越好，越接近0代表拟合效果越差。 但是，在使用一些人工神经网络库训练模型时（例如：sklearn，pytorch等） 阅读全文