[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
FakeOccupational8 小时前
【经济学】 基本面数据(Fundamental Data)之 美国劳动力报告&非农就业NFP + ADP + 美国劳动力参与率LFPR
开发语言·人工智能·python
smileNicky8 小时前
2025 技术创作与实战:深耕数据库、中间件与 AI 应用的进阶之路
数据库·人工智能·中间件
凌乱风雨12119 小时前
使用Vite+ Lit 构建webcomponent 组件
人工智能·语言模型
weisian1519 小时前
入门篇--知名企业-3-Google DeepMind:从AlphaGo到AGI,AI如何改写人类未来?
人工智能
郝学胜-神的一滴9 小时前
机器学习数据集完全指南:从公开资源到Sklearn实战
人工智能·python·程序人生·机器学习·scikit-learn·sklearn
偶信科技9 小时前
聚焦“一点”洞察海洋:偶信科技单点海流计引领精准观测新趋势
人工智能·科技·偶信科技·ocean·海洋仪器·单点海流计
汤姆yu9 小时前
基于yolov8的深度学习垃圾分类检测系统
人工智能·深度学习
菠菠萝宝9 小时前
从传统后端到AI智能驱动:Java + AI 生态深度实战技术总结
java·人工智能·ai·llm·知识图谱·ai编程·rag
独孤--蝴蝶9 小时前
AI人工智能-大模型的演进-第十一周(上)(小白)
人工智能·深度学习·自然语言处理
喝拿铁写前端9 小时前
AI 驱动前端开发覆盖的能力全景拆解
前端·javascript·人工智能