计算DNNRegressor模型的MAE、MSE和R2指标

是评估回归模型性能的常用指标。下面是对这些指标的解释和计算方法：

1. MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）：MAE是预测值与真实值之间差异的平均绝对值。它衡量了模型预测结果的平均误差大小，数值越小表示模型的预测能力越好。

计算公式：MAE = Σ(|预测值 - 真实值|) / 样本数量

1. MSE（Mean Squared Error，均方误差）：MSE是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。它比MAE更加敏感，因为它对大误差给予更高的惩罚。

计算公式：MSE = Σ((预测值 - 真实值)^2) / 样本数量

1. R2（R-Squared，决定系数）：R2衡量了模型对观测值变异性的解释程度，即模型拟合数据的好坏程度。R2的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合能力越好。

计算公式：R2 = 1 - (MSE / 方差)

对于计算DNNRegressor模型的MAE、MSE和R2指标，可以使用以下步骤：

1. 使用DNNRegressor模型进行预测，并得到预测结果。
2. 将预测结果与真实值进行比较，计算出每个样本的绝对误差（|预测值 - 真实值|）和平方误差（(预测值 - 真实值)^2）。
3. 对所有样本的绝对误差和平方误差进行求和。
4. 根据样本数量计算出MAE和MSE。
5. 计算出真实值的方差。
6. 根据MSE和方差计算出R2。

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