R中模型中的R.squared

是用来衡量回归模型拟合优度的统计指标。它表示因变量的变异中可以由自变量解释的比例。

R-squared的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对观测数据的拟合程度越好。具体计算公式为：

R-squared = 1 - (SSR / SST)

其中，SSR代表残差平方和（Sum of Squares Residual），表示模型预测值与实际观测值之间的差异。SST代表总平方和（Sum of Squares Total），表示实际观测值与观测均值之间的差异。

R-squared的优势在于可以直观地评估模型的拟合程度，帮助我们判断模型是否能够解释因变量的变异。然而，R-squared也存在一些限制，例如它无法告诉我们模型中的自变量是否具有因果关系，也无法判断模型是否过拟合。

在实际应用中，R-squared常用于评估线性回归模型的拟合优度。对于非线性模型，可以使用调整后的R-squared（Adjusted R-squared）来考虑模型中自变量的个数。此外，R-squared还可以与其他统计指标如均方误差（Mean Squared Error）一起使用，以全面评估模型的性能。

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