本文介紹了回歸模型在模型選擇上的常見評估名額：SST、SSR、SSE和R-square。
SST：The sum of squares total
SSR：The sum of squares regression
SSE：The sum of squares error
SST
The sum of squares total. SST是觀測到的真實值與真實值的均值之間的差的平方和。
SSR
The sum of squares due to regression. SSR是預測值與真實值的均值之間差的平方和。
若SSR與SST相等，則我們說模型很好地拟合了所有的特征。
SSE
The sum of squares error。SSE是真實值與預測值之間差的平方和。
SST、SSR、SSE的關聯
SST = SSR + SSE
R-square（R方）
R方是指拟合優度，是回歸直線對觀測值的拟合程度。