[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
Raink老师3 小时前
【AI面试临阵磨枪-79】实时数据 RAG:订单、商家、物流、天气、动态库存
人工智能·面试·职场和发展
脑极体3 小时前
点亮星河AI+鸿蒙,一座艺术场馆的日神觉醒
人工智能·华为·harmonyos
Cosolar3 小时前
Chroma向量库面试学习指南
数据库·人工智能·面试·职场和发展·数据库架构
BUG指挥官3 小时前
Claude Code的自动化编程
人工智能
意图共鸣3 小时前
意图共鸣科技《认知智能白皮书》——感知与执行分离:认知架构(CA)如何重塑大模型底层结构
人工智能·架构
等一个人的@3 小时前
让数据自己开口:数睿通智库新增智能问数模块
人工智能·自然语言处理
ZGi.ai3 小时前
人工审查节点:让自动化工作流多一步人工把关
运维·人工智能·自动化·人机协同·智能体工作流·人工审查
王莎莎-MinerU4 小时前
MinerU 深度技术解析:从架构原理到生产部署的全面指南
css·人工智能·自然语言处理·架构·ocr·个人开发
盘古信息IMS4 小时前
盘古信息IMS V6 8.0重磅发布:以薪火AI数智平台点燃离散制造数智化引擎
大数据·人工智能·制造
weilaieqi14 小时前
从音响制造到AI家庭娱乐生态:不见不散AI智能K歌音响亮相第二十届深圳国际金融博览会
人工智能·制造·娱乐