机器学习之回归中的相关度和决定系数

最新推荐文章于 2025-03-12 10:46:31 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 回归相关度 回归决定系数
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机器学习中关于回归模型有时候需要衡量自变量和因变量之间的相关度，接下来介绍两个衡量相关度的指标：

1. 相关度

1.1 相关度(Relevancy)

相关度是指两个事物间存在相互联系的百分比
相关度使用皮尔逊相关系数来进行衡量：
取值：[-1,1]
该值>0 表示两个变量之间是正相关的，值为0表示两个变量之间无相关性，值<0表示两个变量之间是负相关的
在这里插入图片描述
皮尔逊相关系数的计算公式可以表示为：
在这里插入图片描述

1.2 应用实例

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
X_bar:X的平均值
Y_bar:Y的平均值
得到

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04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
【机器学习】9.回归中的线性度和决定系数
qq_40314507的博客
04-16 2189
1.皮尔逊相关系数    1.1衡量两个值线性相关强度的量    1.2取值范围：[-1,+1]            正相关：&gt;0，负相关：&lt;0，不相关：=0。    1.3                                                                                                          ...
机器学习（回归问题中的相关度和决定系数）
zoinsung_lee的博客
11-17 4595
1.皮尔狲相关系数： 1.1衡量两个值线性相关强度的量 1.2取值范围：[-1,1]: 正向相关：>0,负向相关：<0，无相关性：=0ρ = Cor(X,Y)=Cov(X,Y)/sqrt(Var(X)*Var(Y))2.R平方值 2.1定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例2.2描述：如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异，换句话说，如果我们
机器学习（十一）：回归中的相关度和决定系数
qq_45802081的博客
11-06 2968
相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解： (1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。 (2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。 (3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。 相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。 1、皮尔逊相关系数
回归中的相关度和决定系数
From Zero to Hero
03-27 3497
训练集中可能是有若干维度的特征。但有时并不是所有特征都是有用的，有的特征其实和结果并没有关系。因此需要一个能衡量自变量和因变量之间的相关度。 皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient），是用于度量两个变量 X 和 Y 之间的相关（线性相关），其值介于[-1,1] 之间。有三种相关情况： 正向相关: >0 负向相关：<0 无相关性...
回归模型效果评估系列4-从协方差到相关系数
dianliao7817的博客
03-02 699
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。 从协方差出发，了解相关系数的真实含义和数学计算。 期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为： 从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。 如果两...
深度学习基础09---回归中的相关度和决定系数
duohuanxi的博客
11-07 2325
前面几篇文章写了线性回归和非线性回归的一些基本知识和应用，这篇文章写一下如何衡量x与y的相关性，首先来看一些基本概念： 1.皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1,1]: 正向相关：>0 ;负向相关：<0 ;无相关性：=0 1.3 定义式： 其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差，具体计算如下，一般用r来表示： 2.计算方法举例 假设有以下数据，
气象科学基于ERA5和MODIS数据的机器学习温度降尺度模型：线性回归预测与统计评估方法研究
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04-10
计算了模型的性能指标如均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。接着利用所得到的回归参数对1970年的ERA5数据进行了降尺度预测，并引入了校正项以提高预测精度。 适合人群：气象学、地理信息系统以及环境科学领域的...
Python实现回归评估指标sse、ssr、sst、r2、r等
lovelife110的博客
02-21 1万+
SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAPE 平均绝对百分误差 count 行数 yMean 原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的均值 ...
决定系数R2相关知识，以及与相关系数之间的关系
m0_51761480的博客
08-18 6万+
https://blog.minitab.com/en/adventures-in-statistics-2/regression-analysis-how-do-i-interpret-r-squared-and-assess-the-goodness-of-fit 决定系数R2的计算公式有很多，不同条件下用不同的公式进行计算，方可以得到正确的决定系数（拟合优度），下面做一个总结巩固一下知识点。 1、R2值一般为[0-1]之间的值，越靠近1说明拟合的越好。但时常为发生R2大于1的情况，这不是说明自己的
回归分析中的相关度（Corr）和R^2
janestan的博客
11-14 1万+
5.R^2也具有一定的局限性，R^2会随着自变量的增大增大，R^2和样本量具有一定的关系。因此，为了改进R^2的局限性，我们要对R^2进行修正。2.描述：如R^2=0.8，则表示回归关系可以解释为因变量80%的变异。即，如果可以控制自变量保持不变，则因变量的变异程度会减少80%1.定义：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。2.对应的取值范围为[-1,1],即存在正相关，负相关和不相关。3.简单线性回归的计算方式：R^2=r*r。3.应用实例代码即结果。其中P为预测值的数量。
机器学习之性能度量指标——决定系数R^2、PR曲线、ROC曲线、AUC值、以及准确率、查全率、召回率、f1_score
weixin_42180810的博客
07-29 2万+
一、线性回归的决定系数（也称为判定系数，拟合优度） 相关系数是R哈~~~就是决定系数的开方！ 正如题所说决定系数是来衡量回归的好坏，换句话说就是回归拟合的曲线它的拟合优度！也就是得分啦~~ 决定系数它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。 计算公式为： 决定系数越大表拟合优度越好！ Python中可直接调用score()方法来计算决定系数值...
统计学——线性回归决定系数R2
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snowdroptulip的博客
01-10 31万+
决定系数（coefficient ofdetermination），有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。 决定系数反应了y的波动有多少百分比能被x的波动所描述，即表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释. 表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中：SST=SSR+SSE，SST(total sum of squares)为总平方和，SSR(reg
回归中的相关度和R平方值 学习笔记
Moelimoe的博客
08-01 7288
回归中的相关度和R平方值 自变量x和因变量y的相关度 1.皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient): 1.1衡量两个值线性相关强度的量 1.2取值范围[-1,1]: 正向相关: >0,负向相关: <0,无相关性: =0 公式：correlation， correlationvariance(Cov)：协方差（两个量相关方差） Var：方差 变...
【漫话机器学习系列】133.决定系数（R²：Coefficient of Determination）
IT古董
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R²决定系数
chen的博客
10-07 4371
（决定系数）是一个用于衡量统计模型拟合数据的指标，通常用于线性回归分析。它表示模型所解释的因变量（目标变量）方差的比例，范围从0到1。假设你是一名销售经理，想要建立一个线性回归模型，来预测每月销售额与广告投入的关系。值，表明你的模型相对准确地拟合了数据，广告投入对销售额有较强的解释能力。接近1时，模型能够很好地拟合数据，因为它能够解释大部分因变量的变化。这意味着你的模型能够解释销售额变化的大约81%。接近0时，模型无法很好地拟合数据，因为它不能解释因变量的变化。告诉我们模型能够解释因变量变化的百分比。
决定系数(R²分数)——评估回归模型性能的一个指标
qq_18937049的博客
01-05 4932
R²（R平方）分数，也称为决定系数，是用来评估回归模型性能的一个指标。它表示自变量解释因变量变异性的比例。R²分数的取值范围通常在0到1之间，其值越接近1，说明模型拟合效果越好。本文介绍R²（R平方）分数定义和计算过程。
机器学习之相关与回归
小火球儿
08-06 1510
相关(correlation)与回归(regression) 分类问题研究的是离散值，而回归问题所研究的目标变量是连续值，可以根据回归曲线来预测数值 变量之间的关系分为函数（回归）关系和相关关系 回归是研究自变量与因变量之间的关系形式的分析方法，其目的为根据已知自变量（输入量）来估计和预测因变量（输出量）的值 相关是反映事物之间的非严格的不确定的线性依存关系，其特点为： 事物之间在数量上确实存在一定的内在联系，表现在一个变量发生数量上的变化，要影响另一个变量也相应的发生数量上的变化，不如劳动生产率和成本
【小白学机器学习7】相关系数R，决定系数R2和SST=SSR+SSE, 离差，偏差，方差，标准差，变异系数，标准误。
奔跑的犀牛先生
03-06 5203
简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线性关系。相关度：相关度又叫 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)，衡量两个值线性相关强度的量取值范围 [-1, 1]: 正向相关: >0, 负向相关：
利用机器学习进行回归建模与预测分析
标签中的‘机器学习预测’和‘回归’指明了文档的核心内容，即机器学习在回归问题中的应用。‘flame9l3’可能是一个特定的项目名、数据集名或者是某种特定的算法或模型变种的代号，表明文档可能与特定案例或者特定...
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