R-squared（简称R2）是一种衡量回归模型能力的统计量，它可以反映出回归模型对样本数据的拟合程度。定义：R-squared是由总变差和残差变差之比得到的，其中总变差是所有样本数据的真实值与平均值之间的差异，而残差变差是模型值与真实值之间的差异。R-squared的取值范围在0~1之间，R-squared越大，说明模型对样本数据的拟合越好。
R-squared（简称R2）是一种衡量回归模型能力的统计量，它可以反映出回归模型对样本数据的拟合程度。
1. 定义：R-squared是由总变差和残差变差之比得到的，其中总变差是所有样本数据的真实值与平均值之间的差异，而残差变差是模型值与真实值之间的差异。R-squared的取值范围在0~1之间，R-squared越大，说明模型对样本数据的拟合越好。
2. 计算方法：R-squared的计算公式如下：
3. 代码示例：使用Python进行R-squared计算，可以使用sklearn库中的metrics模块中的r2_score函数，示例代码如下：
python from sklearn import metrics y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] print(metrics.r2_score(y_true, y_pred)) # 输出：0.9484. 应用：R-squared可以用来衡量不同模型的能力，通常情况下，R-squared越大，说明模型的能力越强。
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