你能正确评估数据吗？
在数据界，数据分析、机器学习或是数据科学的主要目的，就是建立一个能预测未来数据的系统。在普通情况中，你很难发现监督学习（例如分类）和无监督学习（例如聚类）之前的区别，你通常会使用你构建和设计的方法去搜集一些数据，但最终你希望你设计的模型可以应用到未来的数据，并且确保该模型行之有效，可以同你对原始数据的测验结果相同。
初学者经常会犯的一个错误就是，只看到了已有数据的表现，就认为这对未来数据是适用的。很不幸的是事实通常不是这样。例如在一个监督学习的案例中，任务是根据你的输入输出的行为来预测，例如把电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
如果你只考虑训练数据，那么对机器来说很容易返回完美的预测结果，只是通过死记硬背就可以。机器因为其容量大，可以存储和检索大量的数据，但这导致过度拟合，缺乏概括。
所以适当的评估方式是通过分割数据，分析一个部分，然后预测其他部分来模拟未来的结果。通常，训练部分是庞大的，过程也要重复数次，以获得几个数字来看看什么才是合适的方法，这个过程称为交叉验证。
尽管方法看起来如此可靠，还是经常会发生错误，特别是当数据是不稳定时，例如数据的基础分布会随时间变化，在现实中这是经常发生的，6月的销售数字和12月的就会有很大不同。或者数据点之间具有大量相关性，也就是说，如果你知道一个数据点意味着你已经知道了很多关于另一个数据点的信息。例如，股票价格通常在一天之内会从一个价格跳到另一个价格，如果你搜集这些数据，并做了测试，很可能会推导出和它有相关性的数据。
每当出现这种情况，你就会得到过于乐观的数字，你的方法将无法在未来真正的数据中很好地工作。在最坏的情况下，当你终于说服别人来使用你的方法时这个方法并不能达到预期效果。所以学习如何正确评估是关键！
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