线性拟合度 ( R2 )(决定系数)是衡量回归模型拟合优度的一个指标,其取值范围在0到1之间。当 ( R2 = 1 ) 时,表示模型可以完美地拟合数据,即所有数据点都落在回归直线上;当 ( R2 = 0 ) 时,表示模型无法拟合数据,即模型对数据的解释能力极差。
理论上,( R2 ) 的最小值没有固定标准,因为它取决于数据的分布和所使用的模型。然而,通常来说,( R2 ) 的值至少应该在0.5以上,这意味着模型对数据的解释能力较好,但仍有50%的变异没有被模型解释。
如果 ( R2 ) 的值低于0.5,可能意味着模型不适合数据,或者数据本身不具备线性关系。不过,这也要结合具体的研究领域和实际情况来评估。
线性拟合度 ( R2 ) 的最小值没有固定标准,但通常认为0.5是一个较为合适的阈值。
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