回归模型的几个评价指标

2020/09/28 12:27

回归模型的几个评价指标

对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程,从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程:

SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相信能给大家带来一定的帮助!!一、SSE(误差平方和)

计算公式如下:

   

同样的数据集的情况下,SSE越小,误差越小,模型效果越好

缺点:

SSE数值大小本身没有意义,随着样本增加,SSE必然增加,也就是说,不同的数据集的情况下,SSE比较没有意义
二、R-square(决定系数)

数学理解:分母理解为原始数据的离散程度,分子为预测数据和原始数据的误差,二者相除可以消除原始数据离散程度的影响

其实“决定系数”是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。

理论上取值范围(-∞,1], 正常取值范围为[0 1] ------实际操作中通常会选择拟合较好的曲线计算R?,因此很少出现-∞

越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好越接近0,表明模型拟合的越差

经验值:>0.4, 拟合效果好

缺点:

数据集的样本越大,R?越大,因此,不同数据集的模型结果比较会有一定的误差
三、Adjusted R-Square (校正决定系数)      

n为样本数量,p为特征数量

消除了样本数量和特征数量的影响

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