回归预测模型的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。
这些指标的正常数值范围都是0到正无穷。具体来说：
1. MSE（均方误差）：当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。
2. RMSE（均方根误差）：其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。
3. MAE（平均绝对误差）：当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。
以上内容仅供参考，建议咨询专业人士获取更准确的信息。正则化参数的自适应估计

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