其中TP、TN、FP和FN分别表示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的实例。应该注意的是，MCC的范围从-1到1，其中MCC为-1表示最坏的可能预测，而值为1表示最好的可能预测方案。此外，MCC为0表示随机预测。
6.2 回归
简而言之，可以通过以下简单等式很好地总结训练有素的回归模型：Y = f(X)。其中，Y对应量化输出变量，X指输入变量，f指计算输出值作为输入特征的映射函数（从训练模型中得到）。上面的回归例子公式的实质是，如果X已知，就可以推导出Y。一旦Y被计算出来（我们也可以说是 "预测"），一个流行的可视化方式是将实际值与预测值做一个简单的散点图，如下图所示。
图12. 实际值与预测值的简单散点图
6.2.1 样例数据集
波士顿住房数据集（Boston Housing Dataset）是数据科学教程中通常使用的一个热门示例数据集。该数据集由506行和14列组成。为了简洁起见，下面显示的是标题（显示变量名称）加上数据集的前4行。
