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  • 机器学习(四)R平方和回归模型的评价


    一、R平方

            1.Res剩余平方和

             2.tot共平方和

             3.R平方

                    R_{2}=1-\frac{SS_{res}}{SS{tot}}        R平方的取值范围为0-1,R平方越大说明模型越好

            4.广义R平方

                    又称决定系数。调优的目的是让SS_{res}->Min。

                    自变量增加,不会降低R平方,要么持平要么升高(拟合效果更好)

                    广义R平方用于检定多元回归模型的拟合效率

                            Adj R^{2} = 1-(1-R^{2})\frac{n-1}{n-p-1}        p-自变量个数        n-数据个数

                            p↑,会降低\frac{n-1}{n-p-1},对整个公式有惩罚作用,用以判断是否值得增加自变量

    二、回归模型的评价

            使用Adj R^{2} 进行判断,选取其中值最高的模型作为最终模型

             参数的含义

                     等于在多项式中的参数,代表单位自变量变化造成的因变量变化。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/126278376
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