2019-01-16
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R方与调整R方
从应用上来讲，R²可以理解成为回归方程的解释度，也就是因变量y的变化有多少百分比是可以由自变量的变化来解释的。
但是R²有一个非常不好的特征，就是只要加多自变量，自变量对因变量变化的解释程度一定是随之增加的，所以会造成一种越多自变量越好的错觉。
因此引入了调整R²的概念。主要是在R²的基础上，加上对变量数量的调整，这样就避免了只要自变量数量增加，自变量对因变量的解释程度就增加的这种不合理的现象。
所以一般使用时候，我们更关注调整R²，但是R²也有一定参考意义，比如R²和调整R²差距过大，一般就说明了我们使用不恰当的变量。
当然模型的解读并不能只依赖单一指标，我们还可以参考均方误差、残差分析、ROC、F值等模型评估指标。
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