逻辑回归
1金融中申请贷款流程 银行使用较多 评分卡 用户欺诈
2金融中如何量化y，xxx如何选择的。
3数据的行 分区 （评估模型）
4逻辑回归（方程，loss（代价函数），更新）
5评估模型（正确率，r值，p值，f1值）
6cv交叉验证 验证r  p  f1
7逻辑回归的解释   回归系数解释
8sgdclf sgd分类器 逻辑回归
9参数（机器学习）
10网格搜索

拟合标准
1，数据分区是辨别模型是否拟合 对原有数据的分区 用20%分为一个区 80%分为一个区 让机器模型神经网络学习 让机器学习学80% 不让看到20%
2，让机器模型学习 学习后把20%给机器模型做测试  80%为训练模型  20% 测试模型  得到两个R方  训练模式R方要是80% 测试的60% 如果两个相减超过15%为过拟合
     如果小于0*****可能*****是欠拟合
3，R方训练准确为95%以上 一般也是过拟合
4，R方测试级一般用于评估模型是否准确

过拟合模型一般不能用 但可以处理 弹性裤模型就是过拟合估计出来的  训练模型不合适用训练级中拆出10%用来调参作为验证集合

plt.style.use(\'ggplot\')  R语言重要图形