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1. 相关系数（R）
定义：变量之间线性相关的度量。分三种，spearman, pearson, kendall
解释：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘积。
* 协方差：两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。
* 为什么要除标准差：标准化。即消除了X和Y自身变化的影响，只讨论两者之间关系。
* 因此，相关系数是一种特殊的协方差。
2. 决定系数（R^2）
定义：对模型进行线性回归后，评价回归模型系数拟合优度。
解释：残差（residual）：实际值与观察值之间的差异。
若，R^2=81%，因变量Y的81%变化由我们的自变量X来解释。
R^2 的缺陷：当我们人为的向系统中添加过多的自变量，SSE会减少，从而R^2变大。因此我们采用校正R方，惩罚了过多无意义的自变量。
参考：https://www.jianshu.com/p/8aefd78be186
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费了不少力气，抓3个跑2个
