在数据科学的世界里，模型的拟合效果是衡量成功与否的关键！✨ 使用`scikit-learn`时，我们可以借助多种评价指标来分析模型的表现。其中，最常用的指标包括均方误差（MSE）、R²分数（决定系数）和均方根误差（RMSE）。这些指标帮助我们判断模型是否过度拟合或欠拟合。

均方误差（Mean Squared Error, MSE）通过计算预测值与真实值之间的平方差来评估模型误差，数值越小越好。而R²分数则展示了模型解释目标变量变异性的能力，接近1表示拟合效果优秀。此外，RMSE作为MSE的平方根，可以将单位还原为原始数据的尺度，更直观地反映误差大小。

如果你希望优化模型性能，不妨尝试调整超参数或引入正则化技术，比如Lasso或Ridge回归。同时，交叉验证（Cross Validation）也是提升模型稳健性的利器之一，它能有效避免过拟合的风险。🚀

总之，在`scikit-learn`中选择合适的评价指标，是构建高效模型的第一步！🎯