线性回归模型的准确性可以通过多种方法进行评估。以下是一些常用的方法：
1.均方误差（MSE）：均方误差是预测值与实际值之间差的平方的平均值。MSE越小，说明模型的预测效果越好。
2.均方根误差（RMSE）：RMSE是MSE的平方根。它与MSE一样，都是衡量模型预测精度的重要指标。
3.R-squared：R-squared也称为决定系数，它表示模型可以解释的数据变动的百分比。R-squared越接近1，说明模型的解释能力越强。
4.残差分析：残差是指观测值与估计值之间的差异。通过残差分析，我们可以检查模型是否符合某些假设，例如误差项是否具有恒定的方差、误差项是否具有正态分布等。
5.F检验：F检验用于确定自变量和因变量之间是否存在显著关系。如果F检验显著，则说明自变量对因变量有显著影响。
6.t检验：t检验用于确定单个自变量对因变量是否有显著影响。如果t检验显著，则说明该自变量对因变量有显著影响。