回归分析中R方和调整R方的区别 | 您所在的位置:网站首页 › 线性回归模型中的r的平方是什么意思啊 › 回归分析中R方和调整R方的区别 |
作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解R方和调整R方的概念 了解R方和调整R方之间的关键区别 介绍当我开始我的数据科学之旅时,我探索的第一个算法是线性回归。 在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后,我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测。我相信你们大多数人也会这么做的。但是一旦我们建立了模型,下一步是什么呢? 接下来是棘手的部分。一旦我们建立了模型,下一步就是评估它的性能。毋庸置疑,模型评价是一项关键性的任务,它凸显了模型的不足。 选择最合适的评价指标是一个关键的任务。而且,我遇到了两个重要的指标:除了MAE/MSE/RMSE,有R方和调整R方。这两者有什么区别?我应该用哪一个? R方和调整R方是两个评估指标,对于任何一个数据科学的追求者来说,这两个指标可能会让他们感到困惑。 它们对评估回归问题都非常重要,我们将深入了解和比较它们。它们各有利弊,我们将在本文中详细讨论。 目录 残差平方和 了解R方统计量 关于R方统计量的问题 调整R方统计量 残差平方和为了清楚地理解这些概念,我们将讨论一个简单的回归问题。在这里,我们试图根据“花在学习上的时间”来预测“获得的分数”。学习时间是我们的自变量,考试成绩是我们的因变量或目标变量。 我们可以绘制一个简单的回归图来可视化这些数据。 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
专题文章 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |