explained variance
时间: 2023-04-28 09:01:44 浏览: 84
解释方差(explained variance)是指模型对数据变异的解释能力。在统计学中,解释方差是指模型中自变量对因变量的变异程度的解释能力。解释方差越高,说明模型对数据的解释能力越强,模型的预测能力也越好。解释方差通常用R²来表示,R²的取值范围在0到1之间,越接近1说明模型对数据的解释能力越强。
相关问题
PLSR 中explained variance
在 PLSR (Partial Least Squares Regression) 中,explained variance 通常指模型所解释的总数据方差的比例。具体地说,这个比例是模型预测值和实际观测值之间的协方差的平方与实际观测值方差的平均值之比。这个比例越高,说明模型所解释的数据方差越大,模型的预测能力也就越好。通常情况下,PLSR 模型的目标就是最大化 explained variance。
请解释 explained variance score
解释方差得分(explained variance score)是一种用于衡量回归模型性能的指标。它用于衡量模型对观测数据变化的解释能力,即模型能够解释目标变量的变化比例。
具体来说,解释方差得分是由已解释方差和总方差的比值计算得出的,其中已解释方差是模型预测值与目标变量均值之间差异的平方和,总方差是目标变量与其均值之间差异的平方和。因此,解释方差得分越高,表明模型能够更好地解释目标变量的变化,性能也越好。
解释方差得分的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的解释能力越好,而越接近0则表示模型的解释能力较差。在实际应用中,解释方差得分通常与其他指标一起使用,以全面评估模型的性能。