在擬合了y關於x的線性模型之後，我們不但想知道這種線性關係是否真的存在，還想度量模型對資料的擬合效果。擬合效果可以採用下面的方法之一進行度量，這些方法有很高的關聯性。
y與x之間線性關係的強度還可以通過考察y對x或y對
詳細步驟見《例解回歸分析》（原書第五版）（美）samprit chatterjee ali s.hadi 著 （p36）
x是否具備對y的**能力，一般可以通過相關係數和相應的y對x的散點圖來衡量。但是這只是一種視覺上的直觀判斷方法。現在提供一種更嚴格化的數量化方法：對回歸引數
詳細步驟見《例解回歸分析》（原書第五版）（美）samprit chatterjee ali s.hadi 著 （p30）
詳細步驟見《例解回歸分析》（原書第五版）（美）samprit chatterjee ali s.hadi 著 （p37）
參考文獻
詳細步驟見《例解回歸分析》（原書第五版）（美）samprit chatterjee ali s.hadi 著
拓端tecdat R方和線性回歸擬合優度
我最近一直在教授建模課程，並一直在閱讀和思考適合度的概念。r方由協變數x解釋的結果y的變化比例通常被描述為擬合優度的度量。這當然看起來非常合理，因為r平方測量觀察到的y值與模型的 擬合 值的接近程度。然而，要記住的重要一點是，r平方不會向我們提供有關我們的模型是否正確指定的資訊。也就是說，它沒有告訴...
線性回歸 4 欠擬合 過擬合與區域性加權線性回歸
的個 數或者x 的指數大 小來獲得 不同形狀 的擬合曲 線 看下面的圖 左邊的曲線是在假設y 0 1x時的擬合結果，但顯然中間的曲線要比左邊的擬合效果更好。我們稱左邊的情況為欠擬合 underfitting 這樣看來右邊的不是比左邊更好嗎？no！我們稱右邊的情況為過擬合 overfitting 因為...
一次線性回歸擬合 二次線性回歸擬合
器學習一次回歸和二次回歸 reshape 行，列 可以根據指定的數值將資料轉換為特定的行數和列數 reshape 1，1 之後，資料集變成了一列 採用線性回歸方程 lr linearregression lr.fit x,y from sklearn.linear model import line...