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docs/ai/传统算法/线性回归.md

@@ -13,6 +13,23 @@ title: 线性回归
 
 多个数据可以用$Y= β0\*X0 + β1X1 + β2X2+…… βnXn+ ε $表示。
 
+## 评估数据的离散程度
+
+平均值：数据相加除以数据个数
+
+平均差：数据与平均值的差的绝对值相加除以数据个数
+
+均方误差：数据与平均值的差的平方相加除以数据个数
+
+| 数据1 | 数据2 | 平均值 | 平均差 | 均方误差 |
+|--------|--------|--------|--------|----------|
+| 0      | 0      | 0      | 0      | 0        |
+| -4     | 4      | 0      | 4      | 16       |
+| 7      | 1      | 4      | 4      | 25       |
+
+我们预期中，理想效果应该是 0、0 好于 -4、4 好于 7、1。只有均方误差正确的反应了这一点。
+
+
 ```python showLineNumbers
 import numpy as np
 from sklearn.linear_model import LinearRegression