是用来衡量回归模型拟合优度的统计指标。它表示因变量的变异中可以由自变量解释的比例。
R-squared的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好。具体计算公式为:
R-squared = 1 - (SSR / SST)
其中,SSR代表残差平方和(Sum of Squares Residual),表示模型预测值与实际观测值之间的差异。SST代表总平方和(Sum of Squares Total),表示实际观测值与观测均值之间的差异。
R-squared的优势在于可以直观地评估模型的拟合程度,帮助我们判断模型是否能够解释因变量的变异。然而,R-squared也存在一些限制,例如它无法告诉我们模型中的自变量是否具有因果关系,也无法判断模型是否过拟合。
在实际应用中,R-squared常用于评估线性回归模型的拟合优度。对于非线性模型,可以使用调整后的R-squared(Adjusted R-squared)来考虑模型中自变量的个数。此外,R-squared还可以与其他统计指标如均方误差(Mean Squared Error)一起使用,以全面评估模型的性能。
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