第二章误差分布与精度指标在机器学习中，通过建立模型来预测目标变量或进行分类的过程中，会产生误差。
误差分布是指在不同的预测结果中，误差值的分布情况。
误差分布的分析和评估对于理解模型的表现和改进模型的精度都至关重要。
因此，本章将介绍误差分布的基本概念和精度指标的计算方法。
1.误差分布的基本概念在机器学习中，误差是指模型预测结果与真实值之间的差异。
具体来说，误差可以用公式表示为e = y - y_hat，其中e表示误差，y表示真实值，y_hat表示模型的预测值。
误差分布是指在一组预测结果中，误差值的分布情况。
通常来说，我们可以通过观察误差分布来判断模型的表现是否良好，以及可能存在的问题。
例如，如果误差分布呈现正态分布，则说明模型的预测结果与真实值的差别符合正态分布的规律，这可能意味着模型的表现较好；如果误差分布呈现偏态分布，则说明模型的预测结果在一些方向上存在较大的偏差，这可能意味着模型存在一定的问题。
2.精度指标的计算方法为了评估模型的表现和对比不同模型之间的优劣，我们需要引入一些精度指标。
下面介绍几个常用的精度指标及其计算方法：- 平均绝对误差（MAE）是最简单和最直观的误差度量方法。
它表示了预测结果与真实值之间的平均差异，计算公式为： MAE = 平均(，y - y_hat，)。
对于MAE来说，数值越小表示模型的表现越好。
- 均方误差（MSE）是一个比较常用的精度指标。
它表示了预测结果与真实值之间的均方差，即差异的平方的平均值，计算公式为：MSE = 平均((y - y_hat)^2)。
对于MSE来说，数值越小表示模型的表现越好。
- 均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，计算公式为：RMSE =sqrt(MSE)。
与MSE类似，RMSE的数值越小表示模型的表现越好。
-决定系数（R^2）是用来描述模型对样本数据的解释能力的指标，计算公式为：R^2=1-(SSR/SST)，其中SSR代表回归平方和，SST代表总平方和。
