为何mse, mae再减小同时R2也在减小？

当预测数量增加时明显可以看出预测数量多了它的误差值小了，为何拟合效果也减小了。一般情况下不是误差小了同时拟合效果也会变好吗？我这个是一个相反的结论。

决定系数是一种衡量模型预测能力的度量，它表示模型可以解释目标变量变化的百分比。通常，决定系数越大，模型越好。但是，有时候当 MSE 或 MAE 减小时，决定系数也会减小。这是因为，即使模型在预测目标变量时准确性更高，但如果模型的解释能力不够强，决定系数也可能减小。
举个例子，假设你正在尝试预测房屋价格。你构建了一个回归模型，并使用 MSE 和 MAE 作为评估指标。通过调整模型参数，MSE 和 MAE 都在减小。但是，决定系数也在减小。这可能是因为你的模型对房屋价格的预测准确性更高，但它并不能很好地解释房屋价格如何受到其他因素（例如地理位置，房屋面积等）的影响。