在建模时使用R^2作为评估指标是衡量回归模型拟合优度的常用方法。R^2(R-squared)也称为决定系数,它表示因变量的变异程度中可以由自变量解释的比例。
具体来说,R^2的计算公式为:R^2 = 1 - (SSR/SST),其中SSR为残差平方和,表示模型预测值与实际观测值之间的差异;SST为总平方和,表示实际观测值与因变量均值之间的差异。
R^2的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对观测值的解释能力越强,即拟合效果越好。而当R^2接近0时,说明模型无法解释观测值的变异性,拟合效果较差。
使用R^2作为评估指标的优势在于简单直观,易于理解和解释。它可以帮助我们判断模型的拟合程度,并与其他模型进行比较。在实际应用中,我们可以根据R^2的值来选择最佳的模型,或者通过改进模型来提高R^2的值。
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