R2

R2决定系数（Coefficient of Determination）是一种用于评估回归模型拟合优度的指标。它表示模型能够解释数据方差的比例，通常用于比较不同模型的表现。 假设有n个样本，真实值分别为y₁, y₂, ……, yₙ，预测值分别为ŷ₁, ŷ₂, ……, ŷₙ。首先，我们可以定义总方差（Total Sum of Squares，TSS）为真实值y的方差，即： TSS = Σ(yᵢ -

定义       R2决定系数是对线性模型评估的一种评价指标，其值最大为1，最小为0，当值越接近于1，则说明模型越好；值越接近于0，则模型越差。 计算过程 使用 y i {\text{y}}_i yi​表示真实的观测值，使用 y _ \overset{\_}{\mathop y} y_​表示真实观测值的平均值，使用 y i ^ \overset{\hat{}}{\mathop {y_i}} yi​

在统计学中，R2系数又称决定系数，反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。比如：R2_score=0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异，即如果控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。对变量进行线性回归分析时，采用最小二乘法进行参数估计时，R2_score越接近于1，回归拟合效果越好，一般认为超过80%的模型拟合度比较高。 R2系数计算 用 y i y_i yi​表

简介 mysql应该是我们在日常工作中使用到的一个非常普遍的数据库，虽然mysql现在是oracle公司的，但是它是开源的，市场占有率还是非常高的。 今天我们将会介绍r2dbc在mysql中的使用。 r2dbc-mysql的maven依赖 要想使用r2dbc-mysql，我们需要添加如下的maven依赖： <dependency> <groupId>dev.miku</groupId>

sklearn的常见四种评价尺度 在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 做回归分析，常用的误差主要有均方误差根（RMSE）和R-平方（R2）。 （1）MSE：数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE可以评价

function [r2 rmse] = rsquare(y,f,varargin) % Compute coefficient of determination of data fit model and RMSE % % [r2 rmse] = rsquare(y,f) % [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) % % RSQUARE computes the coeffici