决定系数r2的取值范围,高中决定系数R2能大于1吗

决定系数r2的取值范围,高中决定系数R2能大于1吗

数值含义：0表示模型效果与随机猜测相似。1表示模型拟合效果较好（可能是过拟合，需要判断）。0~1表示模型好坏（对于同一批数据）。如果小于0，则表示模型效果不如猜测值范围：0-1。示例：假设有10个点，如如下图所示：我们用R来实现如何求线性方程和R2：#线性回归方程mylr=function(x,y){plot(x,y) )x_mean=平均值(x)y_mean=平均值(y)xy_mean=平均值(x*y)x

R2决定系数的取值范围为[0,1]。当R2为1时，表示模型能够完美地预测数据；当R2为0时，表示模型无法解释数据的方差。 实际应用中，通常用R2决定系数来比较不同模型的性能。百度测试题的R2决定系数取值范围为()A.[0,1]B.(0,1)C.[-1,1]D.(-1,1)相关知识点：测试题来源：分析A.[0,1]反馈采集

确定系数r2的计算公式系数r2的计算公式为：r^2=1-(SSresidual/SStotal)其中SSresidual是残差平方和，SStotal是总方差。 SS残差是拟合模型的预测值与实际值之差的平方。决定系数r2的取值范围在0和1之间。 r2衡量回归模型中因变量的变异度占总变异度的比例，即拟合优度的度量。 当r2等于1时，说

39.决定系数：Y的平方和中，X引起的平方和的比例记为R2（R的平方）。决定系数的大小决定了相关关系的紧密程度。 40.当R2越接近1时，表示相关方程的参考值越高；反之，当越接近0时，决定系数R2是回归函数与Y=平均值的水平线误差的比较；只要样本点固定，SSTotal就固定，回归函数或模型误差越小，SS_Regression项越小，越接近R2isto1。 回到原来的问题

决定系数的值恰好等于相关系数的平方。 表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SSTA其中：SST=SSR+SSE，SST(totalsumofsquares)是平方和，SSR(regressionssumofsquares)是回归平均值，R平方值可以取范围是多少？ 我们最糟糕的回归模型可能是基线模型本身。 因此在这种情况下，SSE将等于SST。 所以Rsquared将等于Rsquared=1-1=0这是什么模型withRsquared=0看起来像我们最好的模型