一、决定系数是什么？         scikit-learn库在进行回归任务的时候，进行模型评估时的score()方法，默认采取的是计算的是决定系数（Coefficient of Determination），通常表示为得分。这个值衡量了模型预测值与实际观测值之间的拟合优度。         它表示模型的因变量y的变异值占变异量的比例，换句话说就是模型预测的结果能够解释因变量变化的百分比。

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！                 线性回归公式推导 在坐标上分布很多点，这些点可以通过y=mx+b的直线进行近似模拟，如图。最合适的线性回归线（Best fitting regression）就

1.皮尔狲相关系数： 1.1衡量两个值线性相关强度的量 1.2取值范围：[-1,1]: 正向相关：>0,负向相关：<0，无相关性：=0 ρ = Cor(X,Y)=Cov(X,Y)/sqrt(Var(X)*Var(Y)) 2.R平方值 2.1定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例 2.2描述：如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异，换句

线性拟合之后总是需要求解决定系数R2，网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。 线性拟合求解决定系数

1.皮尔逊相关系数     1.1衡量两个值线性相关强度的量     1.2取值范围：[-1,+1]             正相关：>0，负相关：<0，不相关：=0。     1.3

R 2 R^2 R2（决定系数）是一个用于衡量统计模型拟合数据的指标，通常用于线性回归分析。它表示模型所解释的因变量（目标变量）方差的比例，范围从0到1。 更具体地说， R 2 R^2 R2告诉我们模型能够解释因变量变化的百分比。当 R 2 R^2 R2接近1时，模型能够很好地拟合数据，因为它能够解释大部分因变量的变化。当 R 2 R^2 R2接近0时，模型无法很好地拟合数据，因为它不能解释因

在分类模型中，评价输出相对简单，有“错误率”、“混淆矩阵（confusion matrix）”、“正确率（precision）”、“召回率（recall）”、ROC曲线等等。但回归模型怎样评价呢？ 在一个回归预测结束后得到一串预测结果Y_predict。另有真实结果Y_actual。有如下值评价： 1、SSE（误差平方和） 如果用这个，你会得到一个巨大的数，比如好几万多，你也不知道它代表