线性回归拟合优度度量_线性拟合优度 😊

导读在当今大数据时代，我们经常需要通过分析数据来预测未来趋势或评估模型效果。其中，线性回归是一种非常常见且实用的统计方法。当我们使用线

在当今大数据时代，我们经常需要通过分析数据来预测未来趋势或评估模型效果。其中，线性回归是一种非常常见且实用的统计方法。当我们使用线性回归模型对数据进行拟合后，如何评价这个模型的好坏呢？这就涉及到拟合优度的概念了。拟合优度是衡量模型与实际数据之间吻合程度的一个重要指标，它能够帮助我们了解模型预测结果的可靠性。

在众多衡量拟合优度的方法中，最常用的是R²（决定系数）和调整后的R²。R²值越接近于1，说明模型的拟合效果越好。但需要注意的是，R²会随着自变量数量的增加而增大，因此引入了调整后的R²来更准确地反映模型的解释能力。此外，还有残差平方和（SSE）、均方误差（MSE）等指标也可以用来评估模型的拟合效果。