为什么要进行回归拟合度评价?为什么用决定系数R2,而不是残差平方和作为评价的标准?
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残差平方和是一个绝对数值,可比性较差,故不作为标准。
举个例子吧,第一组数据的估计值和真实值都是个位数,第二组数据的估计值和真实值都为万位数,那么一般来说,后者的残差平方和会远远高于前者,但并不代表前者的拟合度就好。
R2是一个相对数,计算公式为(1-残差平方和/总平方和),实质上就是将残差平方和进行了一些相对化处理,这样子比的时候就不会与数值大小或单位有关了。
而如果针对同一组数,其实比较残差平方和是可以的,但此时比较残差平方和和比较R2是等价的,而R2用处更广,所以就直接比R2好了。
举个例子吧,第一组数据的估计值和真实值都是个位数,第二组数据的估计值和真实值都为万位数,那么一般来说,后者的残差平方和会远远高于前者,但并不代表前者的拟合度就好。
R2是一个相对数,计算公式为(1-残差平方和/总平方和),实质上就是将残差平方和进行了一些相对化处理,这样子比的时候就不会与数值大小或单位有关了。
而如果针对同一组数,其实比较残差平方和是可以的,但此时比较残差平方和和比较R2是等价的,而R2用处更广,所以就直接比R2好了。
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