RSS
: Residual Sum of Squares （残差平方和） --- 由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error)
ESS
: Explained Sum of Squares （回归平方和） --- 被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression)
TSS=RSS+ESS
R
2
: Coefficient of Determination（决定系数） --- 因变量方差中可由自变量解释的比例，是模型解释力的指标
adjusted R
2
: adjusted R
2
与R
2
类似，不过考虑到了样本数和变量数
MSE
: Mean Squared Error （均方误差） --- 真实值和估计值之间的偏差平方和的平均值，用来评估模型的效果
RMSE
: Root Mean Squared Error（均方根误差） --- MSE的方根，可从单位度量上衡量模型的效果
RSE
: Residual Standard Error（残差的标准误差） --- 描述目标和真实回归线之间的平均偏移量，用来估计残差的标准差
(n-p-1: 自由度，p: 特征数)
Correlation
: 也就是Pearson's r（皮尔逊相关系数） --- 用来检测自变量X和因变量Y之间的线性关系有多强
