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回歸模型的幾個評價指標
2018-06-01
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回歸模型的幾個評價指標

對于回歸模型效果的判斷指標經過了幾個過程，從SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一個完善的過程：

SSE(誤差平方和)：The sum of squares due to error
R-square(決定系數)：Coefficient of determination
Adjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination
下面我對以上幾個名詞進行詳細的解釋下，相信能給大家帶來一定的幫助??！
一、SSE(誤差平方和)

計算公式如下：

     

同樣的數據集的情況下，SSE越小，誤差越小，模型效果越好

缺點：

SSE數值大小本身沒有意義，隨著樣本增加，SSE必然增加，也就是說，不同的數據集的情況下，SSE比較沒有意義

二、R-square(決定系數)

數學理解：分母理解為原始數據的離散程度，分子為預測數據和原始數據的誤差，二者相除可以消除原始數據離散程度的影響

其實“決定系數”是通過數據的變化來表征一個擬合的好壞。

理論上取值范圍（-∞，1], 正常取值范圍為[0 1] ------實際操作中通常會選擇擬合較好的曲線計算R2，因此很少出現-∞

越接近1，表明方程的變量對y的解釋能力越強，這個模型對數據擬合的也較好
越接近0，表明模型擬合的越差

經驗值：>0.4， 擬合效果好

缺點：

數據集的樣本越大，R2越大，因此，不同數據集的模型結果比較會有一定的誤差

三、Adjusted R-Square (校正決定系數）
      

n為樣本數量，p為特征數量

消除了樣本數量和特征數量的影響



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