尊敬的用户，您好！根据您提供的搜索结果，我将为您详细解析回归问题的验证指标。在机器学习和统计学中，回归分析为我们提供了一种预测连续型目标变量的方法。为了评估回归模型的性能，我们需要采用一系列验证指标。以下是一些常用的回归问题验证指标：
1.SSE（和方差、误差平方和）：它计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。
2.MSE（均方差、方差）：它是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，即SSE/n。MSE与SSE没有太大区别。
3.RMSE（均方根、标准差）：它是MSE的平方根。RMSE可以衡量模型预测值与真实值之间的差距大小。
4.MAE（平均绝对误差）：它是预测值与真实值之间的绝对误差的均值。MAE可以用来衡量模型预测值与真实值之间的距离。
5.Rsquare（确定系数）：它表示了回归模型对目标变量的解释能力。Rsquare越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好。
在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的验证指标来评估回归模型的性能。需要注意的是，在处理具有季节性和趋势变化的数据时，我们可能需要采用更复杂的模型，如ARIMA、ETS等。此外，在处理非线性关系的数据时，我们可能需要采用非线性回归模型。
希望以上内容能够解答您的问题。如果您还有其他疑问，请随时提问。
