回归分析模型检验评估

回归分析

回归分析的概念这里不多说了，她是一个很常见的机器学习算法。使用场景多，多数情况下，就是调包，进行函数和数据的套入，然后得出各变量之间的参数。最后预测出一个结果。。

标准误差

标准误差是回归直线，即估计值和实际因变量值的平均平方误差。表示是SE。

可决系数

可决系数是衡量因变量和自变量直接关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分比。它取值范围是0到1之间。也叫拟合优度检验，系数也称为判断系数。公式为

回归系数显著性检验

对回归系数求出后，对回归系数进行显著性检验，回归系数的显著性检验用t参数进行检验。公式如下所示：

F检验

将求解得到的Y和实际的Y值进行求差，得到总的离差，离差可分解为回归偏差和剩余残差两部分。于是将回归偏差和剩余残差各自除以它们的自由度后加以比较，便可得到检验统计量F。

德宾——沃森统计量

如果存在自相关问题，那么，用回归模型进行预测就要失真，德宾沃森统计量是检验模型是否存在自相关的一种有效方法。

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