我一直在使用 R 平方（确定系数）和平均绝对百分比误差来查看回归模型得出的真实输出值（标量）和预测输出值（也是标量）之间的差异。
现在，我想以直观的方式查看回归输出（向量）如何接近我的真实输出（向量）。MSE 用于回归模型的训练，但很难判断您的模型是否正常。例如，如果真实输出值本身非常小（接近于零），并且如果您的预测输出是真实输出的两倍，那么即使预测是真实输出的两倍，MSE 也会非常小。
我已经搜索了一段时间，发现了“wilk 的 lambda 检验”、ANOVA、MANOVA、p 值、调整后的 R 平方等术语。但是我还没有弄清楚我可以并且应该使用什么。