[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
jay神4 分钟前
基于YOLOv8的木材表面缺陷检测系统
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·毕业设计
交通上的硅基思维11 分钟前
人工智能安全:风险、机制与治理框架研究
人工智能·安全·百度
老百姓懂点AI13 分钟前
[测试工程] 告别“玄学”评测:智能体来了(西南总部)基于AI agent指挥官的自动化Eval框架与AI调度官的回归测试
运维·人工智能·自动化
2501_9481201517 分钟前
基于量化感知训练的大语言模型压缩方法
人工智能·语言模型·自然语言处理
songyuc20 分钟前
【Llava】load_pretrained_model() 说明
人工智能·深度学习
MARS_AI_22 分钟前
大模型赋能客户沟通,云蝠大模型呼叫实现问题解决全链路闭环
人工智能·自然语言处理·信息与通信·agi
名为沙丁鱼的猫72940 分钟前
【MCP 协议层(Protocol layer)详解】:深入分析MCP Python SDK中协议层的实现机制
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·自然语言处理·nlp
bylander42 分钟前
【AI学习】几分钟了解一下Clawdbot
人工智能·智能体·智能体应用
香芋Yu1 小时前
【机器学习教程】第04章 指数族分布
人工智能·笔记·机器学习
小咖自动剪辑1 小时前
Base64与图片互转工具增强版:一键编码/解码,支持多格式
人工智能·pdf·word·媒体