拟合优度/R-Squared 校正决定系数(Adjusted R-square) 均方误差(MSE) 均方根误差(RMSE) 误差平方和(SSE):The sum of squares due to error 平均绝对误差(MAE) 平均绝对百分比误差(MAPE) 代码 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程,从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程。 拟合优度/...
这个参数表示数据与拟合回归线的接近程度,R-squared越大说明越接近,被称为‘square’是因为它计算的是结果变量 Y 和预测因子 X 之间相关系数的平方 在我们的例子中,R-sq=77%,说明训练出的回归模型可以解释77%的房价预测结果的变化。我们通常使用Adjusted R-squared,因为其考虑到了样本大小和变量数量,是相对来说un...
Goodness of fit: SSE: 0.4409 方差R-square: 0.9971 决定系数Adjusted R-square: 0.9971 校正后...
summary(mod) Multiple R-squared: 随着变量的增加,模型的拟合优度始终提升; Adjusted R-squared: 根据变量数目进行调整R²,在多变量的前提下能更准确地反映模型的拟合优度,同时暗示变量不是越多越好。 由于R²无法回答模型是否统计显著的问题,进而提出了基于模型F统计量检验:F=MSEMSM 其中MSE(mean squared err...
Multiple R-squared: 0.9995, Adjusted R-squared: 0.9994 F-statistic: 1.139e+04 on 2 and 12 DF, p-value: < 2.2e-16 > plot(women$height, women$weight, + xlab = "Height (in inches)", + ylab = "Weight (in Pounds)") > lines(women$height, fitted(fit2)) ...
其中,n 是样本数量,p 是特征数量。Adjusted R-Squared 抵消样本数量对 R-Squared 的影响,做到了真正的 0~1,越大越好。 增加一个特征变量,如果这个特征有意义,Adjusted R-Square 就会增大,若这个特征是冗余特征,Adjusted R-Squared 就会减小。 题二
mydata<-data.frame(treatment,score) t.test(score~treatment,data=mydata,var.equal=TRUE) Two Sample t-test data: score by treatment t = -2.345, df = 8,p-value = 0.04705 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 ...
Multiple R-squared: 0.9995, Adjusted R-squared: 0.9994 F-statistic: 1.139e+04 on 2 and 12 DF, p-value: < 2.2e-16 > plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in lbs)") > lines(women$height,fitted(fit2)) ...
Multiple R-squared: 0.753, Adjusted R-squared: 0.745 F-statistic: 91.4 on 1 and 30 DF, p-value: 1.29e-10 提取回归R-square值: 通过summary提取: ## 上面的例子 ## mtcars例子 model=lm(mtcars$wt ~ mtcars$mpg) res=summary(model)
Multiple R-squared: 随着变量的增加,模型的拟合优度始终提升; Adjusted R-squared: 根据变量数目进行调整R?,在多变量的前提下能更准确地反映模型的拟合优度,同时暗示变量不是越多越好。 由于R?无法回答模型是否统计显著的问题,进而提出了基于模型F统计量检验: $F = \frac {MSE}{MSM}$ ...