一、 划分训练集和测试集

• 训练集：用于训练模型的集合
• 测试集：用于测试训练模型的集合。

常见的数据集拆分方法：

1. 留出法

留出法（hold-out）直接将数据集D拆分成两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T。即D=S∪T，S∩T=∅。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。
注意：（1）训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。
（2）不同的划分将导致不同的训练/测试集，模型评估的结果也有差别。
（3）常见的作法是将约2/3~4/5的样本用于训练，剩余样本用于测试。

2. 交叉验证法

交叉验证法（cross validation）先将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，每个子集都尽可能保证数据分布的一致性，即从D中通过分层采样得到。然后每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下那个作为测试集，这样就可以获得k组训练/测试集，从而可进行k次训练和测试，最终返回这k个测试结果的均值。k常用取值为10,此时称为10折交叉验证。其他常用的k值有5，20等。

3. 自助法

自助法以自助采样法为基础。可以较好的减少训练样本规模不同造成的影响，同时还能比较高效地进行实验估计。给定包含m个样本的数据集D，我们对它进行采样产生数据集D’：每次随机从D中挑选一个样本，将其拷贝放入D’，然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在下次采样时仍有可能被采到；这个过程重复执行m次后，就得到了包含m个样本的数据集D’，这就是自助采样的结果。D中有一部分样本会在D’中多次出现，而另一部分样本不出现。样本在m次采样中不被采到的概率大约为0.368。
自助法在数据集小、难以有效划分训练/测试集时很有用；自助法能从初始数据集中产生多个不同的训练集，对继承学习方法有很大的好处。

二、 评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线等

1.精准率（查准率）：

预测值为1，且预测对了的比例，即：我们关注的那个事件，预测的有多准。

2.召回率（查全率）：

所有真实值为1的数据中，预测对了的个数，即：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。

一般而言，查准率和查全率是一对矛盾的度量。查准率高时，查全率往往偏低；而查全率高时，查准率往往偏低。
在选择度量取舍时，往往需要根据场景而定。在股票未来走势这样的二分类问题，看涨一般是人们所关注的，在上涨的股票中，真正上涨的比例越大越好，这就是希望查准率高。即使遗漏了一些上涨周期，对于我们也没有太大损失。而对于医疗领域疾病诊断，如果召回率低，就意味着本来病人得病了，单未有预测出来，所以我们希望尽可能的将所有患者都预测出来，因此就是需要提高查全率。

3.混淆矩阵：

对于二分问题，可将其真实类别与学习器预测类别组合划分为真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN）、假反例（FN）四种情况。TP+FP+TN+FN=样例总数，形成的矩阵，如下：

	预测结果	预测结果
真实情况	正例	反例
正例	TP	FN
反例	FP	TN

其中：
(1)查准率Precision =TP/（TP+FP）

(2)查全率, 灵敏度，召回率，真阳性率 Recall =TPR=TP/（TP+FN）
(3)真阴性率TNR ，特异度 TNR= TN/（FP+TN）
(4)假阴性率FNR ，漏诊率（1-灵敏度） FNR = FN/(TP+FN)
(5)假阳性率FPR ，误诊率（1-特异度） FPR=FP/（FP+TN）

4.F1 Score：

如果我们要同时兼顾精准率（P）和召回率（R）这两个指标，F1 Score是精准率和召回率的调和平均数。
F1=2PR/（P+R）
即 1/F1=（1/P +1/R）/2

5.分类阈值：

即设置判断样本为正例的阈值threshold。
如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“垃圾邮件”；如果值低于该阈值，则表示“非垃圾邮件”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5，但阈值取决于具体问题，因此您必须对其进行调整。
precision随着threshold的增加而降低，recall随着threshold的增大而减小。如果某些场景需要precision，recall都保持在80%，可以通过这种方式求出threshold。

6.ROC曲线：

ROC曲线（Receiver Operation Characteristic Cureve），描述TPR和FPR之间的关系。x轴是FPR，y轴是TPR。
TPR就是所有正例中，有多少被正确地判定为正；FPR是所有负例中，有多少被错误地判定为正。 分类阈值取不同值，TPR和FPR的计算结果也不同，最理想情况下，我们希望所有正例 & 负例 都被成功预测 TPR=1，FPR=0，即 所有的正例预测值 > 所有的负例预测值，此时阈值取最小正例预测值与最大负例预测值之间的值即可。
TPR越大越好，FPR越小越好，但这两个指标通常是矛盾的。为了增大TPR，可以预测更多的样本为正例，与此同时也增加了更多负例被误判为正例的情况。

ROC曲线距离左上角越近，证明分类器效果越好。左上角的点为完美分类，（TPR=1，FPR=0），表示为医生医术高明，诊断全对。

7.AUC：

一般在ROC曲线中，我们关注是曲线下面的面积， 称为AUC（Area Under Curve）。这个AUC是横轴范围（0,1 ），纵轴是（0,1）所以总面积是小于1的。

ROC曲线下方由梯形组成，矩形可以看成特征的梯形。因此，AUC的面积可以这样算：（上底+下底）* 高 / 2，曲线下面的面积可以由多个梯形面积叠加得到。AUC越大，分类器分类效果越好。
• AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
• 0.5 < AUC < 1，优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
• AUC = 0.5，跟随机猜测一样，模型没有预测价值。
• AUC < 0.5，比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

三、评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、R Squared

1.均方误差MSE

测试集中的数据量m不同，因为有累加操作，所以随着数据的增加 ，误差会逐渐积累；因此衡量标准和 m 相关。为了抵消掉数据量的形象，可以除去数据量，抵消误差。通过这种处理方式得到的结果叫做 均方误差。该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值
MSE（Mean Squared Error）：

2.均方根误差RMSE

但是使用均方误差MSE收到量纲的影响。例如在衡量房产时，y的单位是（万元），那么衡量标准得到的结果是（万元平方）。为了解决量纲的问题，可以将其开方（为了解决方差的量纲问题，将其开方得到平方差）得到均方根误差RMSE（Root Mean Squarde Error）：

3.平均绝对误差MAE

对于线性回归算法还有另外一种非常朴素评测标准。要求真实值与 预测结果之间的距离最小，可以直接相减做绝对值，加m次再除以m，即可求出平均距离，被称作平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）：

在之前确定损失函数时，我们提过，绝对值函数不是处处可导的，因此没有使用绝对值。但是在评价模型时不影响。因此模型的评价方法可以和损失函数不同。

4.R-Square（确定系数）

确定系数主要由SSR、SST这两个参数决定。
(1)SSR：Sum of squares of the regression，即预测数据与原始数据均值之差的平方和，公式如下

(2)SST：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和，公式如下

可知：SST=SSE+SSR
而我们的“确定系数”是定义为SSR和SST的比值，故

“确定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1]，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好.

R方这个指标为什么好呢？
对于分子来说，预测值和真实值之差的平方和，即使用我们的模型预测产生的错误。
对于分母来说，是均值和真实值之差的平方和，即认为“预测值=样本均值”这个模型（Baseline Model）所产生的错误。
我们使用Baseline模型产生的错误较多，我们使用自己的模型错误较少。因此用1减去较少的错误除以较多的错误，实际上是衡量了我们的模型拟合住数据的地方，即没有产生错误的相应指标。
我们根据上述分析，可以得到如下结论：
R^2 <= 1
R2越大也好，越大说明减数的分子小，错误率低；当我们预测模型不犯任何错误时，R2最大值1
当我们的模型等于基准模型时，R^2 = 0
如果R^2 < 0，说明我们学习到的模型还不如基准模型。此时，很有可能数据不存在任何线性关系。