显然,“R-square应该多高”的答案就是…视情况而定。 在这篇文章中,我将帮你更加准确地回答这个问题。但是,请容许我告诉你,如果你问了这个问题,那么,你可能问错了。我会告诉你,应该问哪些问题,以及如何进行解答。 为什么说它是一个错误的问题? 那么R-squared究竟应该取多大? 这个问题只有一个可能的答案那就是...
越接近1越好，有的地方说至少要接近0.7。0.09确实太小了
R平方（R-squared）是用来衡量线性回归模型对观测数据的拟合程度的统计指标，它表示模型可以解释的总方差...
就是R的平方，R方通常用来描述数据对模型的拟合程度的好坏，一般来说还是R方和调整后的R方（adjust R-square）更常用.
作为模型好坏的评分,咱们习惯的是得分越高,模型越好,而「模型好坏评分 v2」是数值越低,模型越好,所以实际应用中,我们可以把它翻个个儿,以「1 - 模型好坏评分 v2」作为衡量模型对现有数据的解释能力,它还有一个专门的名字,叫做「模型好坏评分v3」,哦不对,是R-square( R 平方),记作 R2: ...
R-Sq （71.4%）是简单线性回归方程总效果的其中一个指标，在mititab 中 R-Sq 代表 2R ,其计算公式如下：T R E SS SS SS =+ 22 E R T T b L SS SS R =1-SS SS L xx yy == R-Sq 是衡量回归方程解释观测数据变异的能力，是回归平方和占总离差平方和的比率。其数值越接近于1代表模型拟合越...
拟合成本:衡量模型与训练样本符合程度的指标关系:成本函数值越小,模型准确性越高 3.我们有哪些指标来评价一个模型的好坏?回归模型:1)SSE 误差平方和 SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加,也就是说,不同的数据集的情况下,SSE比较没有意义2)R-square决定系数3) AdjustedR...
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。 分析选项,增加一个特征,R-Squared 不变或者递增,故3和4都错;如果增加的特征是有意义的,Adjusted R-Square 就会增大,故1和2可能正确。本题问的是可能正确的选项,故答案选A。