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何为模型评估?
几乎所有你所构建的模型都需要被评估。一般来说，衡量模型质量最相关指标莫过于其预测准确性，换句话说就是模型的预测结果与真实值之间的差距有多少。
许多人在计算预测准确率的时候，容易犯一个严重的错误，那就是对训练数据中的样本进行预测，然后与训练样本中的目标值进行比对。正确的开启模式应该是这样的......
首先要理解模型质量评估本质。假如观察了10000个房子价格的预测结果，你会发现有的预测结果与真实值相差无几，而有的预测结果与真实值相差甚远。也就是说，这些结果中既有预测的比较准的，也有预测的非常不准的，模型的表现参差不齐。当然就这么随便看一眼是不足以说明问题的，明智的做法是用一个可以度量的指标来衡量这个问题。
事实上有很多种维度可以度量模型质量的好坏，这次先采用一个叫平均绝对误差(Mean Absolute Error)的方法。对于每一次预测，其对应的误差为：
error = actual - predicted
例如，一个房子的真实价格为$150,000，而模型对其预测的价格为$100,000，那么此次预测的误差为$50,000。
在平均绝对误差计算中，首先将对每次预测的误差取绝对值，得到的一个非负数，然后再计算所有绝对误差的算数平均值。
sklearn库中也封装了计算平均绝对误差的方法，直接引入mean_absolute_error方法进行计算即可，代码如下所示：
import pandas as pd
#
加载数据
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# 剔除缺失值，axis=0，剔除的是数据记录
filtered_melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)
# 选择特征
y = filtered_melbourne_data.Pricemelbourne_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'BuildingArea', 'YearBuilt', 'Lattitude', 'Longtitude']
X = filtered_melbourne_data[melbourne_features]from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 构建模型melbourne_model = DecisionTreeRegressor()
# 模型拟合melbourne_model.fit(X, y)
构建和拟合了模型之后，接下来介绍如何计算MAE。
接下来解密本节开篇提到的—用训练样本来评估模型质量的问题所在。这种做法的本质是在拟合模型和评估模型时，使用的是同一套样本数据。
想象一下在大型房地产市场中，显然房门的颜色与房价是无关的。但是在你用来构建模型的样本中，所有房门是绿色的房子价格都比较高。而机器学习模型的任务就是从学习样本中发现可能存在的模式，也就是模式识别(pattern recognition)，它发现了这个模式后，就会对拥有绿色房门的房子预测一个相对高的价格。
由于这个模式是机器从训练数据中学来的，所以用它对训练样本进行预测，与训练样本的目标值会比较接近，即模型表现优秀。
但事实上这个模式在新的数据中并不存在，所以当对新的房子价格进行预测时，结果就相差甚远。
由于模型的实用价值来自于其对新的数据的预测，所以，在衡量模型表现的好坏时，必须要用那些构建模型时没有使用过的数据来衡量。最直接的做法是，在构建模型的过程中，从数据集中拆分出一部分样本数据出来，这部分样本不会被用来构建模型，而只会被用来校验模型的准确性。这部分数据就是我们常说的校验数据(validation data)。
编码实现
scikit-learn库中也封装了一个train_test_split方法，可以将数据分为两部分。其中一部分样本用来构建和拟合模型，另一部分样本用来计算mean_absolute_error。代码如下所示：
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 拆分训练样本与校验样本
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state = 0)
# 定义模型
melbourne_model = DecisionTreeRegressor()
# 拟合模型
melbourne_model.fit(train_X, train_y)
# 预测房价，计算MAE
val_predictions = melbourne_model.predict(val_X)print(mean_absolute_error(val_y, val_predictions))
哇喔，对比了一下发现样本内的平均绝对误差只有500美元，而校验样本中的平均绝对误差MAE却高达25000美元。
这就是差距!同样一个模型，训练数据几乎预测准确，而对于新的实用场景却远未达标。作为参考，校验数据中的平均房屋价值为110万美元。 因此，新数据中的错误大约是平均房屋价值的四分之一。这个误差还是非常大的，距离模型投产使用的目标相差甚远。
对于机器学习来说，利用模型评估方法来评判模型的好坏，已经成为数据分析领域最常用到的方法之一，评判出的数据也较为可靠，如果需要深入的学习有关于机器学习的内容，后期也会整理给大家，环球网校小编祝大家学习顺利。
