TSS: Total Sum of Squares（總離差平方和） --- 因變量的方差
RSS: Residual Sum of Squares （殘差平方和） --- 由誤差導緻的真實值和估計值之間的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error)
ESS: Explained Sum of Squares （回歸平方和） --- 被模型解釋的方差(Sum Of Squares Due To Regression)
TSS=RSS+ESS
R2: Coefficient of Determination（決定系數） --- 因變量方差中可由自變量解釋的比例，是模型解釋力的名額
adjusted R2: adjusted R2與R2類似，不過考慮到了樣本數和變量數
MSE: Mean Squared Error （均方誤差） --- 真實值和估計值之間的偏差平方和的平均值，用來評估模型的效果
RMSE: Root Mean Squared Error（均方根誤差） --- MSE的方根，可從機關度量上衡量模型的效果
RSE: Residual Standard Error（殘差的标準誤差） --- 描述目标和真實回歸線之間的平均偏移量，用來估計殘差的标準差
(n-p-1: 自由度，p: 特征數)
Correlation: 也就是Pearson's r（皮爾遜相關系數） --- 用來檢測自變量X和因變量Y之間的線性關系有多強