R-square（R方）值一般不会过多关注，尤其是研究影响关系类回归分析时，相比R方值，回归分析更应该关注...
R-square是回归分析中的一个重要指标，用于衡量模型的拟合优度。 它表示模型中自变量解释因变量变异的程度。R-square的值越接近1，说明模型的拟合效果越好，自变量对因变量的解释能力越强。反之，值越接近0，模型的拟合效果越差。计算R-square的方法如下：1. 定义解释：R-square是通过比较模型中的自变量...
样本数据集:()()()(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn) 经模型计算得到的预测值:y1^,y2^,…,yn^ 观测数据均值:y¯=1n∑i=1nyi 残差(residual)(与方差成比例):ei=yi−yi^ 总平方和(total sum of squares):SStot=∑i(yi−y¯)2 回归平方和,又称可解释平方和(regression/explained sum of s...
一般常用$R^{2}$(判定系数,拟合优度)评价拟合及回归效果的好坏,学过数学或统计学的同学会有这样的印象,$R^{2}$的取值范围为[0,1],$R^{2}$的值越接近1代表拟合效果越好,越接近0代表拟合效果越差。 但是,在使用一些人工神经网络库训练模型时(例如:sklearn,pytorch
R ²表示模型拟合能力的大小，比如0.3表示自变量X对于因变量Y有30%的解释能力。这个值介于0~1之间，...
R2=0:一种可能情况是"简单预测所有yi值等于yi的平均值yi¯",但也有其他可能。 R2<0:模型预测能力差,比"简单预测所有yi值等于yi平均值"的效果还差。这表示可能用了错误模型,或者模型假设不合理。 R2的最小值没有下限,因为预测可以任意程度的差。因此,R2∈[−∞,1]。
要理解R Square需要引入残差的概念,以一元回归分析为例,下面用图解释吧,文字多太累。 上图红色点是incoming自变量与Consuming因变量对应的散点图,蓝色线是回归方程线(最小二乘法得到); 这里红色点yi表示一个响应观测值点(共4个),蓝色点fi是响应观测值对应的回归曲线上的点,两个的差值就是残差,残差值共有4个...
若假设变量方差为1单位，则R-square值表示使用模型后残差方差减少的百分比。例如，R-square等于0.8，说明残差方差减少到原始值方差的20%。以上解释了SSE、MSE、RMSE和R-square在回归模型评估中的作用。SST参数与确定系数R-square一同作用于模型评估，帮助理解模型预测能力。