学习目标：
数据拆分：训练数据集&测试数据集
评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线，AUC值等
评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、R Squared，调整 R Squared
OX00 训练&测试数据集
我们已经兴致勃勃的训练好了一个模型了，问题是：它能直接拿到生产环境正确使用么？
- 我们现在只是能拿到一个预测结果，还不知道这个模型效果怎么样？
预测的结果准不准 - 如果拿到真实环境，其实是没有label的，我们怎么对结果进行验证呢？
实际上，从训练好模型到真实使用，还差着远呢。我们要做的第一步就是：
将原始数据中的一部分作为训练数据、另一部分作为测试数据。使用训练数据训练模型，再用测试数据看好坏。即通过测试数据判断模型好坏，然后再不断对模型进行修改。
具体代码实现参考附录1；
OX01 评价分类结果
混淆矩阵：
对于二分类问题来说，所有的问题被分为0和1两类，混淆矩阵是2*2的矩阵：
Original: https://blog.csdn.net/weixin_28945799/article/details/112423838
Author: 解说柯基mkq
Title: 回归模型的score得分为负_如何评价模型的好坏？
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