文件名称：R_Squared_Interpretation-:该项目提供了线性回归模型的R平方的解释。
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更新时间：2024-04-27 15:07:09
Python
R_Squared_Interpretation：R帧解释： 该项目提供了线性回归模型的R平方的解释。 1-线性回归ML模型： 简而言之，线性回归试图通过将线性方程拟合到观察到的数据来建模两个变量之间的关系。 一个变量被认为是解释性变量，另一个被认为是因变量。 线性回归计算出一个使实线与所有数据点之间的距离最小的方程。 通常，如果模型的观测值和预测值之间的差异很小且没有偏见，则该模型将很好地拟合数据。 线性回归还可以用于分析产品销售中的营销有效性，定价和促销。 线性回归还可以用于评估金融服务或保险中的风险。 2- R-land释义： R平方是数据与拟合回归线的接近程度的统计量度。 也称为确定系数或用于多元回归的确定多重系数。 R平方的定义非常简单。 它是线性模型解释的响应变量变化的百分比。 或者： R平方=解释变异/总变异 R平方始终在0到1之间： 0表示该模型
【文件预览】：
R_Squared_Interpretation--main
----Model.py(954B)
----README.md(4KB)
----Data.png(20KB)
----RegressionGraph.png(26KB)