数据科学 | 如何解释线性回归的R方
R方,即R-Squared,常用来衡量线性回归的拟合度。相关性“r"衡量两个变量间的相关性,相关性接近1表示变量间具有很强的正相关性,接近-1表示变量间具有很强的负相关性,接近0表示变量间没有太多的关系。R方与相关性”r“具有很强的相关性。
理解R方最好的方法是通过一个简单的例子,如下图,黑色水平线表示房子价格的平均值(mean),垂直的蓝色线表示变量与平均值的差异(variation)。
数据集的方差(Variation)等于所有数据点与数据集平均值差异的平方和。
方差用如下式表示:
为什么要使用平方表示差异
若不取每个数据点与平均值的平方,那么低于平均值的点会抵消高于平均值的点,方差接近0,这与实际情况不符,所以要使用平方表示数据集的方差。
数据点按照房子大小排序
数据点按照房子大小排序后的分布,如下图:
由均值和方差公式可知,按房子大小排序后的数据均值和方差不变。
如何预测新房子大小的房子价格
我们需要根据提供的数据构建线性回归模型,当给定新房子的大小时,该模型给出对应的价格。如下图:
如何衡量线性回归模型的拟合度
线性回归的拟合度用来衡量线性回归预测的数据与真实数据的拟合程度,用R方表示,R方越接近于1,表示拟合程度越好,即线性回归模型也越好。
R方公式:
Var(mean)表示数据真实值与平均值差异的平方和;
Var(line)表示数据预测值与平均值差异的平方和,下图的垂直橙色线表示预测值与平均值的差异:
若Var(mean) = 32,Var(line) = 6
则:
表示线性回归预测值相比于均线预测值方差变化减少了0.81,在实际项目中,我们常用表示线性回归模型的好坏,越好,表示线性回归预测的值与真实值越接近。
参考:
https://towardsdatascience.com/data-science-explaining-r%C2%B2-in-statistics-6f34e7f0a9bb
推荐阅读
干货 | 清晰易懂的机器学习算法原理介绍
欢迎扫码关注:
数据科学 | 如何解释线性回归的R方相关推荐
- 9月20日云栖精选夜读 | 如何轻松搞定数据科学面试:Python&R语言篇
对于数据科学家来说,工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理.分析和可视化. 在过去几年,R语言和Python成了进行数据科学中最炙手可热的两种语言.这两种语言各有优缺点,掌握这两种语言大 ...
- 机器学习对回归模型的评价指标:均方误差、可解释方差和R方值
学习过概率与统计的同学们都知道,对于线性回归及其他的回归模型来说,评价连续性可拟合的数据就不能使用离散二分类器的评价指标对回归模型进行评价.因此我们引入了均方误差(mean squared error ...
- pythonr语言三种基本结构_如何轻松搞定数据科学面试:Python&R语言篇
作者: Carson Forter 编译: Mika本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 对于数据科学家来说,工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理.分析和可视化. 在过去几年 ...
- 【统计学习3】线性回归:R方(R-squared)及调整R方(Adjusted R-Square)
第一:R方(R-squared) 定义:衡量模型拟合度的一个量,是一个比例形式,被解释方差/总方差. 公式:R-squared = SSR/TSS =1 - RSS/TSS 其中:TSS是执行回归分 ...
- Python 在数据科学中一直打压 R 语言?
两三年前,凭借着强大可视化功能的 R 语言在统计领域可谓是风光无限,不过随着更简单易上手的 Python 崛起,R 语言的市场似乎正逐步被 Python 吞噬. 作者 | Nick Heath 译者 ...
- 深入对比数据科学工具箱:Python和R的异常处理机制
概述 异常处理,是编程语言或计算机硬件里的一种机制,用于处理软件或信息系统中出现的异常状况(即超出程序正常执行流程的某些特殊条件).Python和R作为一门编程语言自然也是有各自的异常处理机制的,异常 ...
- 线性回归数据_数据科学笔记(三)——线性回归
1. 机器学习眼中的线性回归 左图是原始建模数据,目的是用来寻找玩偶数量和成本的某种关系.右图将数据可视化得到散点图. 第一步 进行场景确定 第二步 定义损失函数 建模的目的:模型预测值与真实值之间的 ...
- 数据科学 python_适用于数据科学的Python vs(和)R
数据科学 python Choosing the right programming language when taking on a new project is perhaps one of t ...
- r语言和python爬虫谁厉害_R vs Python: 谁是最好的数据科学语言?
作者:Lou Bajuk 翻译:黄小伟,资深数据从业者.目前就职杭州有赞数据分析团队,欢迎加入! 简历邮箱:huangxiaowei@youzan.com 从我们成立之初,RStudio就致力于几个关 ...
- 生活中回归分析实际例子_回归分析中R方和调整R方的区别
介绍 当我开始我的数据科学之旅时,我探索的第一个算法是线性回归. 在理解了线性回归的概念和算法的工作原理之后,我非常兴奋地使用它并在问题陈述中做出预测.我相信你们大多数人也会这么做的.但是一旦我们建立 ...
最新文章
- Android 检查设备是否存在 导航栏 NavigationBar
- 程序员这口饭-职业规划解决方案
- curl 模拟表单提交
- stl------set
- 虚拟机中模拟uboot启动
- c++ 开源grid控件
- 常用来进行钢结构节点输出的软件是什么_【经验分享】钢结构深化设计BIM应用方法总结...
- gerund - 动名词
- 如何读取远程4G网络摄像头的视频流?
- 外汇交易中的结汇,售汇,收汇,付汇是什么意思
- 7z SFX Builder v2.3.1 7Z自解压生成器中文版
- rk 平台实现 otg 软切换
- BOM(浏览器模型)
- qt平台集成google拼音中文输入法
- IDEA误删文件恢复
- postman快速使用
- C/C++中 sizeof 的用法总结
- uni-app 微信小程序根据角色动态的更改底部tabbar
- 利用rfcomm实现树莓派与手机通信_树莓派资源整理汇总(2020年2月18日更新)
- In function `sk_X509_EXTENSION_num': openssl.c:(.text+0xdf): undefined reference to `OPENSSL_sk_num'