决定系数R2具体公式
时间: 2024-06-10 15:02:32 浏览: 14
决定系数R2是用来评估回归模型拟合优度的指标,其取值范围为0到1,数值越接近1表示模型拟合得越好。其具体公式如下:
$$R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2}$$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示真实值,$\hat{y_i}$表示预测值,$\bar{y}$表示真实值的平均值。
相关问题
决定系数R2和纳什系数NSE为什么公式是一样的
感谢你的提问。决定系数R2和纳什系数NSE都是衡量模型拟合程度的指标,但是它们的计算方法并不完全相同。虽然在某些特定的情况下,它们的公式可能会很相似或相同,但是一般来说,它们是不同的指标,有着不同的意义。如果你有更具体的问题,我很乐意帮助你解答。
多元线性回归决定系数(r2)
多元线性回归决定系数(R2)是一种用于衡量多元线性回归模型拟合数据的好坏程度的指标。R2的取值范围为0到1之间,越接近1表示模型对数据的拟合越好,而越接近0表示模型对数据的拟合越差。
具体地说,R2是由已知数据的实际值和回归模型预测值之间的差异来计算的。它表示了模型可以解释数据变异程度的比例。例如,如果R2为0.8,则表示模型可以解释80%的数据变异,而剩余20%的变异则不能被模型所解释。
R2的计算公式如下:
R2 = 1 - (SSres / SStot)
其中,SSres表示回归模型的残差平方和,SStot表示总平方和。R2越接近1,说明模型对数据的拟合越好,反之亦然。