Python机器学习回归中的模型评估，这个视频介绍了模型评估的两种方法：在同一数据集上进行训练和测试，以及训练/测试分离。在同一数据集上进行训练和测试可能会导致过拟合和训练准确性较高，而训练/测试分离可以提供更准确的样本外精度评估。另外，还介绍了回归模型准确性的度量方法，如平均差、训练精度和样本外精度。交叉验证方法(K-fold交叉验证)可以解决训练/测试分离中的问题，并提供更一致的样本外精度评估。
回归的目标是建立一个能够准确预测未知情况的模型。为了实现这个目标，我们需要对模型进行评估。在本视频中，我们将介绍两种常用的评估方法：同一数据集上的训练和测试，以及训练/测试分离。
在同一数据集上进行训练和测试是最简单的评估方法。我们使用整个数据集来训练模型，并选择其中一部分作为测试集。然后，我们将测试集的特征输入模型进行预测，并将预测结果与测试集的实际值进行比较。这种评估方法可以给出模型的准确预测的百分比。
然而，同一数据集上的训练和测试可能会导致过拟合问题，即模型对训练数据过度拟合，从而不能泛化到未知数据。为了解决这个问题，我们可以使用训练/测试分离的评估方法。在这种方法中，我们将数据集分为训练集和测试集，分别用于训练和测试模型。这样可以更准确地评估模型的样本外精度。
另一种评估方法是K-fold交叉验证。在这种方法中，我们将整个数据集分为K个折叠，每个折叠都用于训练模型和测试模型。然后，对每个折叠的结果进行平均，以得到更一致的样本外精度评估。
虽然K-fold交叉验证可以解决样本外精度和过拟合的问题，但它可能会导致计算成本增加。因此，在实际应用中，我们需要权衡不同评估方法的优缺点，并选择最适合特定问题的方法。
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