线性回归r2代表什么

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线性回归r2指的是相关系数,一般机器默认的是r2>0.99,这样才具有可行度和线性关系。 当根据试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关的一个量‘r平方’来评价,r^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低。

一、定义

 R平方:决定系数,反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8,则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说,如果我们能控制自变量不变,则因变量的变异程度会减少80%
  1,在统计学中,R平方值的计算方法如下:
  R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)
  其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)
  2,以上几个名词解释如下:
  总平方和:Const参数为True的情况下,总平方和=y的实际值与平均值的平方差之和;Const参数为False的情况下,总平方和=y的实际值的平方和。
  残差平方和:残差平方和=y的估计值与y的实际值的平方差之和。
  3、在线性回归分析中,可以使用RSQ函数计算R平方值。
  RSQ函数语法为RSQ(known_y’s,known_x’s)
  将源数据中的y轴数据和x轴数据分别代入,就可以求得其“线性”趋势线的R平方值。
  4、R^2的特点:
  (1)可决系数是非负的统计量
  (2)可决系数的取值范围:0<=R^2<=1
  (3)可决系数是样本观测值的函数,可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此,对可决系数的统计可靠性也应进行检验。

二、相关程度衡量

R2作为相关系数,一般机器默认的是R2>0.99,这样才具有可行度和线性关系。

当根据试验数据进行曲线拟合时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关的一个量‘R平方’来评价,R^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低。R平方值可以自己计算。

相关系数:表示你的曲线的线性是否很好,理想状态是1,但是达不到,一般应该在0.99以上系数。越接近于1,说明这条直线与原始数据(即你测出的那些点)越吻合。


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