【什么是决定系数】决定系数（R²，R-Squared）是统计学中用于衡量回归模型对因变量（目标变量）变化解释程度的一个重要指标。它表示模型所解释的变异占总变异的比例，数值范围在0到1之间。R²越接近1，说明模型对数据的拟合越好；反之，R²越低，则说明模型对数据的解释能力越差。
在实际应用中，决定系数常用于评估线性回归模型的效果，也可以用于其他类型的回归分析中，如多元回归、多项式回归等。通过计算R²，可以帮助我们判断模型是否有效，以及是否需要进一步优化或引入更多变量来提高预测精度。
决定系数总结
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 决定系数（R²）是回归模型中解释的变异与总变异的比例，用于衡量模型对数据的拟合程度。 |
| 取值范围 | 0 到 1，其中1表示模型完美拟合数据，0表示模型无法解释任何变异。 |
| 用途 | 评估回归模型的拟合效果，判断模型对因变量的解释能力。 |
| 计算公式 | $ R^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}} $ 其中：$ SS_{res} $ 是残差平方和，$ SS_{tot} $ 是总平方和。 |
| 优点 | 简单直观，便于比较不同模型的拟合效果。 |
| 局限性 | 不能反映模型的过拟合问题；不适用于非线性模型的直接比较。 |
实际应用示例
假设我们有一个简单的线性回归模型，用来预测房价（因变量）与房屋面积（自变量）之间的关系。经过计算，得到该模型的R²为0.85，这意味着模型能够解释85%的房价波动，剩下的15%由其他未被考虑的因素影响。
如果另一个模型的R²为0.92，则说明这个模型对房价的预测更为准确。但需要注意的是，R²高并不一定意味着模型是最佳选择，还需结合其他指标（如调整R²、交叉验证等）进行综合判断。
总结
决定系数是一个非常实用的统计指标，能够帮助我们快速了解模型的拟合效果。虽然它有其局限性，但在实际数据分析中仍具有重要价值。理解并正确使用决定系数，有助于提升模型的解释力和预测准确性。
