Adjusted R-squared系数的大小表示什么
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发布时间：2022-04-23 07:16
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时间：2022-05-13 21:36
Adjusted R Square 校正决定系数，是调整后的拟合系数，是为了去除解释变量增加对R平方的增大作用。
用R square 决定系数判定一个线性回归直线的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。
Adjusted R Square 校正决定系数用于判定一个多元线性回归方程的拟合程度；用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。
扩展资料：
1、线性回归问题中，决定系数R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下：
上式中，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和；分母部分表示真实值与均值的平方差之和，类似于方差 Var。一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Squared 必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。
单独看 R-Squared，并不能推断出增加的特征是否有意义。通常来说，增加一个特征值，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。
2、多元线性回归中，校正决定系数（Adjusted R-Squared）引入了样本数量和特征数量，公式如下：
其中，n 是样本数量，p 是特征数量。Adjusted R-Squared 抵消样本数量对 R-Squared 的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。
增加一个特征变量，如果这个特征有意义，Adjusted R-Square 就会增大，若这个特征是冗余特征，Adjusted R-Squared 就会减小。
参考资料：
百度百科——校正决定系数
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时间：2022-05-13 22:54
Goodness of fit: SSE: 0.4409 方差
R-square: 0.9971 决定系数
Adjusted R-square: 0.9971 校正后的决定系数
RMSE: 0.04719 标准差
R-squared是离差平方和,adjusted R-squared是调整后的离差平方和
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时间：2022-05-14 00:29
SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares e to error
MSE(均方差、方差)：Mean squared error
RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error
R-square(可决系数R平方)：Coefficient of determination
Adjusted R-square（调整后的可决系数R平方）：Degree-of-freedomadjusted coefficient of determination
SSE，MSE和RMSE：越接近于0，越说明模型的选择与拟合越成功。
R-square，Adjusted R-square：越接近1，越说明模型的选择与拟合越成功。正常取值范围为[0 1]
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时间：2022-05-14 02:20
R-squared是离差平方和,adjusted R-squared是调整后的离差平方和,你可以学习下二次回归,就能明白为什么他们能表达模型的优劣 ,
