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回归结果的统一数据模型：(预测值, 连续真值)。
回归模型同样可以评估 ROC/AUC：通过把连续真值按照阈值切分为二分类问题 （参见 RegressionROC），这正是原先 RegressionClassify 所做的事情，现在统一由本类型承载。
RegressionResult
01 Syntax
Microsoft.VisualBasic.DataMining.Evaluation.RegressionResult
02 Methods
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| Curve | 1 | 构建回归结果的 ROC 曲线（统一委托到 RegressionROC，其内部再使用 RocBuilder.SweepThresholds())）。 |
| ToClassify | 1 | 把当前结果转换为逐样本的 RegressionClassify 序列（兼容旧接口）。 |
03 Properties
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| Predictions | 1 | 模型的回归预测值。 |
| Actuals | 1 | 连续的观测真值。 |
| Eps | 1 | 判定一个预测是否「命中」真值的误差容差，默认 0.1。 |
| SweepSteps | 1 | ROC 阈值扫描的步数，默认 25。 |
| LabelRange | 1 | 真值的取值范围（为空时自动从 RegressionResult.Actuals 推断）。 |
| Name | 1 |
04 Members
Curve
构建回归结果的 ROC 曲线（统一委托到 RegressionROC，其内部再使用 RocBuilder.SweepThresholds()）。
ToClassify
把当前结果转换为逐样本的 RegressionClassify 序列（兼容旧接口）。
Predictions
模型的回归预测值。
Actuals
连续的观测真值。
Eps
判定一个预测是否「命中」真值的误差容差，默认 0.1。
SweepSteps
ROC 阈值扫描的步数，默认 25。
LabelRange
真值的取值范围（为空时自动从 RegressionResult.Actuals 推断）。
Name