[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
奔袭的算法工程师1 分钟前
论文解读--FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object Detection
人工智能·目标检测·计算机视觉
Sui_Network2 分钟前
Sui 2025→2026 直播回顾中文版
大数据·前端·人工智能·深度学习·区块链
小宋加油啊8 分钟前
lora大模型微调小例子
人工智能
天云数据10 分钟前
【报名开启】“智防于心·安产于行”——AI赋能能源安全新质生产力研讨会(北京)
人工智能·安全·能源
富唯智能10 分钟前
解锁“试管自动抓取搬运”新纪元:富唯智能复合机器人重塑精准物流
人工智能·机器人
hans汉斯15 分钟前
基于数据重构与阈值自适应的信用卡欺诈不平衡分类模型研究
大数据·算法·机器学习·重构·分类·数据挖掘·机器人
ZPC821017 分钟前
FANUC 机器人 PR 寄存器
人工智能·python·算法·机器人
only-lucky27 分钟前
OpenCV(第一章)
人工智能·opencv·计算机视觉
love530love31 分钟前
【探讨】“父级/基环境损坏,子环境全部失效”,如何避免 .venv 受父级 Python 损坏影响?
java·开发语言·人工智能·windows·python·编程·ai编程
高洁0132 分钟前
深度学习—卷积神经网络(3)
人工智能·深度学习·机器学习·transformer·知识图谱