決定係数R2をわかりやすく解説！絶対に1は超えないが0を下回ることはある。

今回は、決定係数R2についてわかりやすく解説します。 決定係数(寄与率とも言う)とはなんなのか？ それは、決定係数はなんのために存在しているのか？を考えれば自ずとわかります。 決定係数の目的は、予測モデルのあてはまりの良さを示すことです。そのモデルはどんなモデルであっても構いません。多項式回帰、PLS回帰、サポートベクター回帰、ニューラルネットワークモデル、等々。 実測値と予測値との差分（残差）の大きさの程度の指標が、決定係数R2の本質です！ QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^） 👇ブログ解説版はこちら https://dslabblog.com/r-squared/ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【関連動画】 ▼高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！    • 高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！   ▼分散の加法性（平方和の加法性）。足せる、分解できる。世界はばらつきで説明できる！ 　   • 分散の加法性（平方和の加法性）。足せる、分解できる。世界はばらつきで説明できる！   ▼重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！ 　   • 重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！   ▼説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です！ 　   • 説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です！   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ チャンネル登録はこちら ☞   / @datasciencelab.   #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します