常用的衡量线性回归效果的评价指标:R-squared调整R方(Adjested R-square)直线拟合所有点的好坏程度，可以用“R方”来评估。R-squared结论：R2≤1\mathbf{R^2\leq1}R2≤1，且R方越接近1越好！原理：假设模型预测结果为y^\hat{y}y^​，真实结果为yyy，真是结果的平均数为yˉ\bar{y}yˉ​:R2=1−∑i(y^i−yi)2∑i(yˉ−y

删除单列# 利用索引删除第一行行df.drop([0])# 利用列名删除单列df.drop(['id'], axis=1)删除多列# 利用索引删除多行，不能写0:2df.drop([0, 1])# 利用列名删除多列df.drop(labels=['id','class'], axis=1)