线性回归模型的评估指标有很多，用以衡量模型的拟合效果和预测能力。以下是一些常用的评估指标及其专业分析：

| 指标名称 | 描述及分析 |
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| A: R-Squared | 也称为判定系数，衡量自变量对因变量的解释程度。取值范围是0到1，值越高说明模型解释力越强。它表示自变量共同解释的因变量变异的比例。 |
| B: Adjusted R-Squared | 调整后的R-Squared，考虑了模型中的自由度和自变量数量。相比R-Squared，它更适合用于多变量模型，因为它对变量数量做了惩罚，当不相关变量加入模型时，这一指标可能会下降。|
| C: F Statistics | 用于检验回归模型整体显著性，假设检验的原假设是所有自变量的系数为0。F值越大，表明至少一个自变量对因变量有显著影响。 |
| D: RMSE / MSE / MAE | 这三个指标是用来衡量模型预测误差的常用工具。
RMSE（均方根误差）：更敏感于异常值，是MSE的平方根。
MSE（均方误差）：对误差平方的平均。
MAE（平均绝对误差）：对误差绝对值的平均，比MSE对异常值更不敏感。|

**正确答案**：A, B, C, D

**专业分析**：
- **R-Squared和Adjusted R-Squared**：用于评估模型的解释能力。其中，Adjusted R-Squared更适合多变量回归，因为它对模型复杂性进行了调整。
- **F Statistics**：主要用于检验回归方程是否整体有效，即至少有一个独立变量与因变量显著相关。
- **RMSE/MSE/MAE**：这些指标用于评价模型预测的准确性，反映模型预测值与实际值之间的偏差，适用于选择预测能力更强的模型。

每个指标侧重的方面不同，综合使用可以更全面地评估模型性能。