选择合适的指标
在构建机器学习模型时，我们首先要选择性能指标，然后测试模型的表现如何。相关的指标有多个，具体取决于我们要尝试解决的问题。
在可以选择性能指标之前，首先务必要认识到，机器学习研究的是如何学习根据数据进行预测。对于本课程和后续的“监督式机器学习”课程，我们将重点关注那些创建分类或创建预测回归类型的已标记数据。
此外，在测试模型时，也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据。如果不区分训练数据集和测试数据集，则在评估模型时会遇到问题，因为它已经看到了所有数据。我们需要的是独立的数据集，以确认模型可以很好地泛化，而不只是泛化到训练样本。在下一课中，我们将探讨模型误差的一些常见来源，并介绍如何正确分解本课程的“数据建模和验证”部分中的数据集。
分类和回归
分类涉及到根据未见过的样本进行预测，并确定新实例属于哪个类别。例如，可以根据蓝色或红色或者方形或圆形来组织对象，以便在看到新对象时根据其特征来组织对象。
在回归中，我们想根据连续数据来进行预测。例如，我们有包含不同人员的身高、年龄和性别的列表，并想预测他们的体重。或者，像在本课程的最终项目中一样，我们可能有一些房屋数据，并想预测某所住宅的价值。
手头的问题在很大程度上决定着我们如何评估模型。
分类指标与回归指标
在分类中，我们想了解模型隔多久正确或不正确地识别新样本一次。而在回归中，我们可能更关注模型的预测值与真正值之间差多少。
在本节课的余下部分，我们会探讨几个性能指标。对于分类，我们会探讨准确率、精确率、召回率和 F 分数。对于回归，我们会探讨平均绝对误差和均方误差
分类指标
对于分类，我们处理的是根据离散数据进行预测的模型。这就是说，此类模型确定新实例是否属于给定的一组类别。在这里，我们测量预测是否准确地将所讨论的实例进行分类。
准确率
最基本和最常见的分类指标就是准确率。在这里，准确率被描述为在特定类的所有项中正确分类或标记的项的数量。
举例而言，如果教室里有 15 个男孩和 16 个女孩，人脸识别软件能否正确识别所有男孩和所有女孩？如果此软件能识别 10 个男孩和 8 个女孩，则它识别男孩和女孩的准确率分别为 66% 和 50%：
准确率 = 正确识别的实例的数量/所有实例数量
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F1 分数
既然我们已讨论了精确率和召回率，接下来可能要考虑的另一个指标是 F1 分数。F1 分数会同时考虑精确率和召回率，以便计算新的分数。
可将 F1 分数理解为精确率和召回率的加权平均值，其中 F1 分数的最佳值为 1、最差值为 0：
F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)
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回归指标
正如前面对问题的回归类型所做的介绍，我们处理的是根据连续数据进行预测的模型。在这里，我们更关注预测的接近程度。
例如，对于身高和体重预测，我们不是很关心模型能否将某人的体重 100% 准确地预测到小于零点几磅，但可能很关心模型如何能始终进行接近的预测（可能与个人的真实体重相差 3-4 磅）。
平均绝对误差
您可能已回想起，在统计学中可以使用绝对误差来测量误差，以找出预测值与真实值之间的差距。平均绝对误差的计算方法是，将各个样本的绝对误差汇总，然后根据数据点数量求出平均误差。通过将模型的所有绝对值加起来，可以避免因预测值比真实值过高或过低而抵销误差，并能获得用于评估模型的整体误差指标。
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均方误差
均方误差是另一个经常用于测量模型性能的指标。与绝对误差相比，残差（预测值与真实值的差值）被求平方。
对残差求平方的一些好处是，自动将所有误差转换为正数、注重较大的误差而不是较小的误差以及在微积分中是可微的（可让我们找到最小值和最大值）。
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回归分数函数
除了误差指标之外，scikit-learn还包括了两个分数指标，范围通常从0到1，值0为坏，而值1为最好的表现。
虽然在课程最后的项目中，我们不会用到这两个指标，但是需要知道他们很重要。他们还有一个优点，就是看起来和分类指标类似，都是数字越接近1.0分数就越好。
其中之一是
R2分数，用来计算真值预测的可决系数。在 scikit-learn 里，这也是回归学习器默认的分数方法。
另一个是
可释方差分数
虽然眼下我们不会详细探讨这些指标，一个要记住的重点是，回归的默认指标是“分数越高越好”；即，越高的分数表明越好的表现。而当我们用到前面讲的误差指标时，我们要改变这个设定。
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目录 一、前言 二、大家对云原生的理解 三、云原生的产生 四、DevOps+持续交付+微服务+容器化的理解 五、云原生技术栈 六、怎么学习云原生呢？ Ⅰ docker Ⅱ k8s Ⅲ KubeSphere Ⅳ Spring Cloud Ⅴ DevOps 七、部…
