新颖的回归模型评估指标是“相对平均绝对误差”（rMAE），它是平均绝对误差（MAE）与目标变量的均值的比值。rMAE的计算公式如下： rMAE = MAE / 目标变量的均值。这个新颖的指标可以衡量预测模型相对于目标变量的平均误差水平，而不受目标变量范围的影响。当rMAE接近0时，表示模型的预测误差非常小，模型性能较好。当rMAE接近1时，表示模型的预测误差与目标变量的均值相当，模型性能一般。当rMAE大于1时，表示模型的预测误差超过了目标变量的均值，模型性能较差。与传统的MAE相比，rMAE可以更准确地评估模型的性能，特别是在不同目标变量范围下进行比较时。