ML：君子不器

新方法层出不穷，象牙塔里的人匆匆慌慌。大数据、机器学习、人工智能带来了很多焦虑，或在这洪流中夹持向前，或在代码支配下打着溜号的小九九。和不快乐”对抗“的最好办法就是想方设法让自己开心。让我们一起开始机器学习的故事，将重心先放在对内隐逻辑的理解，毕竟咱们大部分是文科生。

《系辞》：“形而上者谓之道，形而下者谓之器。”

从两分法到K折法，虽然次数多了，给机器添麻烦了，但降低了偶然因素影响，使所得均方误更有可信性。

关于两分法，可以用生成奇偶数方法实现

gen d = mod(_n+1,2) == 1 //mod() 取余数 

然后用奇（偶）数类数据（训练集）得模型，做预测，最后求预测误差即可。这里，重点关注测试集的预测误差。

对于K折法，直接调用命令。crossfold是外部命令，需要安装。

ssc install crossfold

crossfold regress y x1 x2 x3 x4  //假设有四个自变量

crossfold默认将样本随机分成5份，每次使用其中4份分析，用其获得的模型测试未进入分析的数据，获得均方根误差