「決定係数」とはどういう意味ですか？
目次
決定係数、よくR²って書かれるやつは、モデルがどれだけ結果を予測するのに優れてるかを理解するための数字だよ。実際の結果とモデルが予測した結果を比較するんだ。
R²は何を教えてくれるの？
R²の値は0から1までの範囲だよ。R²が1のときは、モデルが結果を完璧に予測してるってこと。0だと、モデルは単に平均結果を当てるのと同じくらいしかできないってこと。R²の値が高いほど、モデルとデータのフィット感が良いってこと。
回帰における重要性
価格や温度みたいな連続値を予測することを目指す回帰の問題では、R²はモデルの効果を測る重要な指標だよ。研究者やアナリストがモデルの設計や特徴選びがうまくいってるかを見るのに役立つ。
限界
R²は、特に異なるモデルを比較する時に誤解を招くことがあるから注意が必要だよ。もしモデルが複雑すぎたり、データに対して「過剰適合」してたりすると、R²が高く出ることもあるけど、これは新しい結果を予測するのに本当に効果的って意味じゃない。こういう場合は、R²の調整がその実際の価値を理解するのに役立つかもしれない。
まとめ
全体的に見ると、決定係数は連続した結果を予測するモデルがどれだけうまく機能しているかを評価するのに役立つツールだけど、正確な比較をするためには注意して使わないといけないね。