数值输出的混淆矩阵python

我想评估我的模型的性能，但问题是我总是使用混淆矩阵，因为我总是使用分类输出（分类）来完成模型。现在，我有一个带有数字输出的模型，我既找不到方法也找不到解释如何评估他的性能，当我使用其他内核代码时，它们给我%的准确度（如果是准确度的话？），我找不到任何参考，也无法推断这%是如何计算的

因此，对于一个输出为数字的模型，我如何以及在哪里可以找到评估技术？（还有他们的解释，因为我不喜欢使用我不懂/不知道的东西）

---

我正在使用python。

我想到的用于评估回归模型的最流行技术是：

• （以及所有可能的变化，例如平均绝对误差、平均绝对百分比误差、平均百分比误差）

如果您对如何计算百分比误差感兴趣，您可能希望查看我上面提到的“平均绝对百分比误差”和“平均百分比误差”部分