(相關(guān)資料圖)

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R2是一種用于衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，也稱為決定系數(shù)。它表示因變量的變異程度能夠被自變量解釋的比例。R2的取值范圍在0到1之間，越接近1表示模型對數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)。

在統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常使用R2來評估模型的擬合程度。R2的計算方法是將模型預(yù)測的總平方和與實際觀測值的總平方和進(jìn)行比較。

具體來說，R2可以通過以下公式計算：

R2 = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR表示模型預(yù)測值與實際觀測值的差異平方和，SST表示實際觀測值與其均值的差異平方和。

R2的解釋可以理解為模型能夠解釋因變量變異的百分比。例如，如果R2為0.8，意味著模型能夠解釋因變量變異的80%。換句話說，模型解釋了80%的數(shù)據(jù)波動，剩下的20%可能是由其他因素引起的。

R2有一定的局限性。首先，R2只能用于線性回歸模型或者是具有線性關(guān)系的模型。當(dāng)模型存在非線性關(guān)系時，R2可能會低估模型的擬合程度。其次，R2不能用于比較不同類型的模型，因為不同模型的R2計算方法可能不同。

此外，R2還受到樣本大小和自變量個數(shù)的影響。當(dāng)樣本大小較小或者自變量個數(shù)較多時，R2可能會偏高或偏低。為了解決這個問題，一些修正的R2指標(biāo)被提出，如調(diào)整后的R2（Adjusted R2）。

總而言之，R2是一種常用的評估模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，它能夠衡量模型對數(shù)據(jù)的解釋能力。然而，我們也需要注意R2的局限性，并結(jié)合其他指標(biāo)來全面評估模型的性能。

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