[回归指标]R2、PCC(Pearson’s r )

R2相关系数

R2相关系数很熟悉了,就不具体解释了。

皮尔逊相关系数(PCC)

皮尔逊相关系数是研究变量之间线性相关程度的量,R方和PCC是不同的指标。R方衡量x和y的接近程度,PCC衡量的是x和y的变化趋势是否相同。R方是不对称关系,PCC是对称关系。

皮尔逊相关系数小结

  • Pearson's r 只适用于线性数据。

  • 看下面的图。它们清楚地展示了一种看似非随机的关系,但是 Pearson's r 非常接近于零。

  • 原因是因为这些图中的变量具有非线性关系。

  • 我们通常可以将两个变量之间的关系描绘成一个点云,分散在一条线的两侧。点云的分散度越大,数据越「嘈杂」,关系越弱。

  • 然而,由于它将每个单独的数据点与整体平均值进行比较,所以 Pearson's r 只考虑直线。这意味着检测非线性关系并不是很好。

  • 在上面的图中,Pearson's r 并没有显示研究对象的相关性。

  • 然而,这些变量之间的关系很显然是非随机的。幸运的是,我们有不同的相关性方法。

相关推荐
ThsPool1 小时前
【遥感学习整理 02】ENVI遥感图像处理基础:从数据读取到遥感信息产品
图像处理·人工智能·学习
非凸科技1 小时前
非凸智能APP
人工智能
土星云SaturnCloud2 小时前
抽水蓄能设备智慧运营:基于土星云边缘计算实现机组全生命周期预测性维护
服务器·人工智能·ai·边缘计算
江畔柳前堤2 小时前
系统的本质——从LTI系统到神经网络
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·语音识别
HackTwoHub2 小时前
轻量化AI渗透武器库|ARTEX自主攻防系统、资产梳理、漏洞挖掘、链路分析全流程智能化落地
人工智能·安全·web安全·网络安全·系统安全·网络攻击模型·安全架构
中电金信2 小时前
WAIC 2026媒体聚焦:中电金信的AI工程化思考与实践
人工智能
冬奇Lab2 小时前
码库知识库系列(03):代码 Embedding 策略——原始代码反而比注释增强更好
人工智能
冬奇Lab2 小时前
开源项目第172期:agentOS — 以库的形式给 AI Agent 一个操作系统,冷启动 92x 更快、内存 47x 更少
人工智能·开源·agent
大橙子打游戏3 小时前
make-goal:把长期 AI 任务从聊天记录里解放出来
人工智能
华盈生物3 小时前
AI+病理:从切片到数据,空间多模态解析肿瘤微环境
人工智能·单细胞测序·空间单细胞蛋白组·单细胞组织原位空间蛋白组学·组织原位空间蛋白组学·超多重蛋白成像·ai+病理