文字型---------------------已结束

大多数早期的回归研究都不报告样本外实验中方法的可预测性。传统地来讲(Cumming et al. 2002)，R2或修正后的R2是作为评估预测模型的措施，但他们的使用也有一些严重的缺点，这在我们看来是不适合用于研究的。R2测量是相对的，不是绝对的，是一个合理测量。它衡量的回归线与一个恒定的预测相比，可改善的预测性比例（用残差平方和来测量）(用例参考 Bertsimas and Freund 2005)。特别是，基于R2的比较可以在在相同的数据集中不同的回归模型的比较中起到作用，但它并不表明与其他方法（如本文我们利用的方法）相比R2更有效果。基于成本预测的目的(医疗干预，合同定价等.)，不同的纠错措施可能比R2更合适、更有效。因此我们定义了新的纠错措施，这能更好地描述在各种不同的方式下的预测精度