1.均方誤差(MSE):這是評價回歸模型性能最常用的指標，衡量的是預測值與實際值的均方差值。MSE越小，模型的預測結果越接近真實值，模型的性能越好。
2.均方根誤差(RMSE): RMSE是MSE的平方根，它給出了預測誤差的大小。與均方誤差相比，RMSE更直觀地反映了模型的預測精度。
3.R平方(R _): R _是決定系數，衡量模型對數據的擬合程度。R_的值在0到1之間，越接近1，模型對數據的擬合越好。
4.MAE(平均絕對誤差):MAE是所有單個觀察值和真實值之間的絕對差之和的平均值。與MSE相比，MAE更直觀地反映了模型的預測精度。
5.交叉驗證:交叉驗證是壹種常用的模型評估方法，將數據集分為訓練集和驗證集。通過在訓練集上訓練模型，在驗證集上測試模型的性能，可以得到模型的平均性能。
6.學習曲線:學習曲線是壹個可視化的工具，可以幫助我們了解模型的學習過程。通過繪制訓練集和驗證集中誤差隨訓練輪次的變化，可以知道模型是過擬合還是欠擬合。
7.混淆矩陣:對於分類問題，混淆矩陣是壹種常用的模型評估方法。它顯示了每個類別的模型預測結果和實際結果之間的比較。
以上方法均可用於評價LSTM回歸模型的精度和性能，但需要註意的是，不同的評價方法可能會得到不同的結果，因此在實際應用中，需要根據具體問題和需要選擇合適的評價方法。