回归中的相关度和R平方值 📈📊 学习笔记 —— 机器学习的R平方的公式

在探索数据科学的旅程中，我们常常需要评估模型的性能，尤其是在回归分析中。此时，两个关键指标脱颖而出：相关度（Correlation）和决定系数（R平方值，R²）。这两个概念在理解模型拟合优劣方面扮演着重要角色。

首先，相关度衡量了变量间线性关系的强度和方向。正值表示正相关，负值表示负相关，而零则意味着没有线性关系。相关度的取值范围从-1到+1，绝对值越接近1，表明变量间的线性关系越强。

接着，我们来看看决定系数R²。它描述的是因变量变异中能被自变量解释的比例。简单来说，R²值越高，模型对数据的拟合程度越好。它的计算公式为：

\[ R² = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}} \]

其中，\( SS_{res} \)是残差平方和，\( SS_{tot} \)是总平方和。

掌握这些基础知识，有助于我们更好地理解模型性能，从而做出更明智的数据分析决策。希望这篇笔记能够帮助你更深入地了解回归分析中的关键概念！💪📚

通过上述内容，我们不仅回顾了相关度和R²的基本定义，还提供了具体的公式，以便于理解和应用。希望这能成为你机器学习学习之旅中的有力工具！