Predicted R^2 (1) 썸네일형 리스트형 선형회귀의 적합성 평가와 과적합을 판단하는 방법 R^2 선현회귀 예측 Y_hat이 Y_bar 대비 얼마나 실제값 Y를 잘 설명하는지를 의미함 R^2이 1에 가까울 수록 선형회귀 모형의 설명력이 높다는 것을 뜻함 0~1의 범위를 가지며 다음과 같은 식으로 표현됨 R^2 = SSR/SST = (SST-SSE)/SST = 1 - SSE/SST SST는 total sum of squares약자로 reference인 Y_bar 대비 출력 변수 Y의 총 변동을 의미 SSR는 regression sum of squares의 약자로 SST 중에서 예측 Y_hat이 Y를 설명하는 변동 부분을 의미 SSE는 error sum of squares의 약자로 SST 중에서 예측 Y_hat이 Y를 설명 못하는 변동 부분을 의미 변수 수가 증가하면 자연스례 SSR이 증가하고 R.. 이전 1 다음
