相关度
这里的相关度使用皮尔逊相关性系数，计算公式为：
皮尔逊相关性系数可以从某个角度用来衡量预测值与实际值的相关性关系。
取值范围为[-1,1]，数值为正表示为正相关，为负表示为负相关。绝对值越大表示相关性越强。
使用scipy实现皮尔逊相关性系数
from scipy.stats import pearsonr
pccs = pearsonr(x, y)
R方
R方并不表示为某个数的平方。R方的英文全称是coefficient of determination（决定系数：听说有人叫我）
公式为：
R方的取值范围为(-00,1]
当R方等于1时，表明所有的预测值完全等于真值，牛逼plus。
R方等于0时，此时的预测效果（在R方角度看来）和所有值都预测成y的均值没有区别。
当R方大于0时，至少预测的效果强于均值。
当R方小于0时，预测啥啊，直接用均值吧。
使用sklearn实现
from sklearn.metrics import r2_score
tt = r2_score(y_true,y_pred)