目录
1. R2
2 .通过比较r端的大小，可以证明“加入某个变量有助于提高模型的拟合度”吗？
3 .调整后的R2
4. R方不能支持模型的哪些假设？
5. R2和调整后的R2呼叫方法
1. R2 1)含义：
反应回归模型拟合数据的优良度
2 )分析
3358www.Sina.com/:通过从点的实际值中减去平均值而被认为是该点的实际信息(蓝色条)可以从下面两个部分3358www.Sina.com/)的实际值中减去线上的点的值，这意味着
符合性的三个指标： SST、SSE、SSR
1.SST )整体平方和，其大小表示数据集内数量的方差程度
2.SSE )残差平方和
3.SSR )回归平方和，拟合数据的方差情况
r侧的范围为。
实际信息
在大多数模型(包括线性模型)中，追加某个自变量后，r方即使变量的依赖性和预测能力较低，也会保持一定或增加。 直观理解是，模型过度拟合数据，可能出现了虚假的模型改进。 因此，在r侧判断新加入的变量对模型的贡献是不合适的。
为了解决此问题，可以使用adjusted R squared。 此指标同时考虑了r和变量的数量，如果新添加的变量的贡献小于现有变量的“平均贡献”，则adjusted R squared会随着变量的添加而减少。
3 .调整后的R2在样本容量一定的情况下，增加解释变量必然会减少自由度
目的：在衡量模型复杂性和模型优良性上取得平衡
简化模型(当模型变得复杂时，预测受到一定限制) )。
所以要小心！ 多元统计用调整后的R2测定
具体操作如下：分别取残差平方和和总方差平方和为误差信息，消除变量个数对适应性的影响
或写如下：
n是样本个数，p是变量的个数
4. 拟合出的信息R端2. 是否可以通过比较R方大小，来证明“加入某个变量有利于提高模型的拟合程度”？用于说明以下假设是否成立[2]
模型中的自变量是随变量而变化的原因。 型号有可变式基站。 也就是说，由于忽略了重要的参数而产生了偏差。 选择的回归模型是合理的。 所选参数的集合是最合理的。 自变量之间不存在共线性。 转换自变量可以提高模型的适应性。 选择足够的数据量以获得有说服力的结论。 因此，如果在定量的研究中得到较高的r方，恭喜取得了好的结果，但这不是研究的最终目的。 为了说明模型的可用性，需要从其他方面进行讨论和验证。 大多数情况下，绘制预测值vs .真值的散点图可以提供直观的判断。
5.http://www.Sina.com/froms klearn.metrics importr2_ score # RS quarer2: R2 _ score (y _ test，y_predict ) adjust
(【1】统计知识|决定系数r方、调整后的r方、f值-机器快学习-博客公园(cnblogs.com) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
【2】wikipediaentryonthecoefficientofdetermination https://en.Wikipedia.org/wiki/coefficient _ of _ determination