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==Key Metrics for Evaluating Linear Regression== To assess the performance of a Linear Regression model, several metrics are commonly used: *'''Mean Absolute Error (MAE)''': The average of the absolute differences between predicted and actual values, providing a straightforward measure of prediction accuracy. *'''Mean Squared Error (MSE)''': The average of the squared differences between predicted and actual values, which penalizes larger errors. *'''Root Mean Squared Error (RMSE)''': The square root of MSE, providing an error measure on the same scale as the data. *'''R-squared (R²)''': Represents the proportion of the variance in the dependent variable that is explained by the independent variables, where a higher R² value indicates a better fit.
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