rss和r2的关系,残差平方和与决定系数R

rss和r2的关系,残差平方和与决定系数R

TSS=RSS+ESSR2：决定系数——自变量可以解释的因变量方差的比例，是模型解释力的指标调整后的R2：调整后的R2与R2类似，但R2=1-RSS/TSSA其中，RSS(ResidualSumofSquares)代表残差平方和，TSS(TotalSumofS)quares）表示平方和。 它的实际含义是：R2值等于模型可以解释的数据平方。

R2=1−FVU=1−RSSTSS=1−Σi(yi−fi)2Σi(yi−^y)2上式中，yi为实际值，f为预测值，yi为实际值的平均值。 FVU称为未解释方差分数，RSS称为残差ESSRSSF？RSSD.ESS213。在多元回归中，调整后的决定系数R与决定系数R2之间的关系为(A)A.RR2C.R=R2D。R与R2的关系无法确定14.多元线性回归分析中的RSS

在这种情况下：我们有R2=1−RSSTSS=ESSTSS=Σi(fi−y^)2Σi(yi−yˆ)2R2=1−RSSTSS=ESSTSS=Σi(fi−y^)2Σi(yi−y^) 2R^2=1-\frac{\mathrm{RSS}}{\mathrm{T##[1]"which""rsq""rss""adjr2""cp""bic""outmat""obj"which .min(best.summary$rss)##[1]6上面的代码告诉我们，具有6个特征的模型具有最小的RSS。 应该如此，因为它有最多的输入，输入

RSS、TSS和ESS的关系是：TSS=RSS+ESS。 3）能够反映模型的异常效果：RSS残差平方和不仅没有平均值，而且通过平方放大了异常拟合时的误差（残差）值。 8.5计算公式8.6R2的几何第9章scikit-learn测量指标

TSS=RSS+ESSR2：决定系数——自变量可以解释的因变量方差的比例，是模型解释力的指标调整后的R2：调整后的R2与R2类似，但RSS：残差平方和（Residualsumofsquares）——误差引起的真值与估计值的偏差SumOfSquaresDueToErrorESS:解释SumofSquares