【数据科学家学习小组】之机器学习第一期第二周作业
本次作业涉及了很多统计学的知识，对于个人的理解显得有些困难，通过查阅资料，仅对本次要求掌握的重点概念进行了论述，代码部分后期再补，见谅见谅
训练数据集(Train Data)：是指用来构建和训练模型的数据。
测试数据集（Validation Data）：是指用来评估模型的准确率的数据。
训练数据和测试数据都来自于原始数据，选定的训练数据只能在模型检验时使用，绝对不允许用于模型构建过程，否则会导致过渡拟合。
分类准确度（accuracy）：理解分类准确度，首先的先理解分类 (Classification)的真假与正类负类的概念（用放羊的小男孩举例,图片来自： https://blog.csdn.net/qq_14822691/article/details/81051958 ）：
精准度就是指我们的模型预测正确的结果所占的比 ，也就是
， 预测正确的对于上例（二元分类）而言，
。
精准率： 评价的是对于模型预测的结果是否足够准确，通俗讲就是被我们关注事件真实被我们预测到的概率，对于上例，人们最关心的_<u style="box-sizing: border-box;">是狼来了</u>这件事，精准率的值就是预测狼来了事实狼却是来了的次数（TP）与预测狼来了的次数（TP+FP）的比值，即
召回率： 评价的是在事件真实发生的情况能否被如实预测到，也就是我们关注的那个事件真实的发生情况下，我们成功预测的比例是多少 。亦即
要全面评估模型的有效性，必须同时检查精确率和召回率 ，但精准率和召回率指标往往呈负相关的关系，需要我们根据应用场景进行取舍。对于 量化投资领域，我们期望的是系统预测上涨的股票中，真正上涨的比例越大越好，这就是希望查准率高；对于医疗领域做疾病诊断，我们希望模型尽可能地将所有有病的患者都预测出来，此时关注的召回率多一点。
混淆矩阵： 也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示， 每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目，是一种可视化的工具，比简单的分类准确度更全面。
F1 Score： 是精准率和召回率的调和平均值，介于0与1之间，公式表达式为
，其中precision为精准率，recall为召回率。
ROC曲线： 是一个用于度量分类中的非均衡性的工具，常和AUC（ ROC曲线下的面积 ）一起用来评价一个二值分类器的优劣 。它描述的是TPR（ 预测事件发生，占事件真实发生的数据的百分比，即召回率）和FPR（预测为事件发生但真实未发生的数量，占事件未发生的数据总量的百分比）之间的关系，其中x轴是FPR，y轴是TPR。
均方误差（MSE）： 是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均，可以抵消掉数据量引起的误差影响。
均方根误差（RMSE） ： 通过将MSE开平方，可以解决量纲的问题， 衡量观测值与真实值之间的偏差 。
平均绝对误差（MAE）：
，加m次再除以m，即可求出平均距离，真实值与预测结果之间的距离最小， 可以更好地反映预测值误差的实际情况。
R Squared： 衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式，被解释方差/总方差 ，公式：R-squared = SSR/TSS=1 - RSS/TSS，其中TSS是执行回归分析前，响应变量固有的方差；RSS残差平方和就是，回归模型不能解释的方差；SSR回归模型可以解释的方差。
