数据集产生方法：
- 留出法：将数据集分为两个互斥集合，一个集合用于训练，一个集合用于测试。
- 交叉验证法（cross validation）：将数据集分为 $ k $ 个大小相似的互斥集合，每次用 $ k-1 $ 个子集的并集作为训练集，剩下的子集作为测试集，就可以获得 $ k $ 组训练/测试集，可以进行 $ k $ 次训练，得到 $ k $ 个模型，返回 $ k $ 个结果。
- 自助法()：暂时没看
模型效果评估方法：
- 准确率 Precision：
- 召回率 Recall：
- 真正例率：
- 假正例率：
基于上述概念，有了RUC的概念。
