可决系数与调整的可决系数-多元回归模型资源 📊🔍
发布时间：2025-03-09 21:28:55来源：
在数据分析的世界里，多元回归模型是一种强大的工具，可以帮助我们理解不同变量之间的关系。当我们构建这样的模型时，评估其性能是非常重要的一步。这里就不得不提到两个关键指标——可决系数（R²）和调整的可决系数（Adjusted R²）。这两个概念是衡量模型解释变异性的核心，但它们之间又有一些微妙的区别。
可决系数（R²）是一个比例，它告诉我们模型能够解释响应变量变异性的部分有多大。简单来说，就是模型对数据拟合的好坏程度。然而，当我们在模型中添加更多变量时，即使这些新增加的变量对预测没有实际帮助，R²也往往会增加。这就引出了调整的可决系数（Adjusted R²），它通过考虑模型中变量的数量来调整R²，从而给出一个更加准确的模型性能评价。
因此，在选择最佳模型时，我们通常会更关注调整的可决系数（Adjusted R²），因为它能更好地反映模型的真实性能，避免因模型复杂度增加而带来的误导。在多元回归分析中，正确理解和应用这两个指标，对于提高模型的预测能力和可靠性至关重要。📚💡
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