TSS: Total Sum of Squares 总平方和(总离差平方和)

ESS: Explained Sum of Squares 回归平方和(解释平方和)

RSS: Residual Sum of Squares 残差平方和

TSS=RSS+ESS

其中，Yi代表观察值（实际值）， ȳ代表平均值，ŷ代表预测值 

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差， 残差越小，模型数据拟合越好

通常使用RSE（残差标准差）和 决定系数R平方来评估模型。

R平方越高，回归模型越精确(取值范围0~1)，1无误差，0无法完成拟合