[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
你不是我我38 分钟前
【AI 测评】FaceFusion本地换脸:Windows整合包、模型选择、多人识别与遮罩处理
人工智能
机器学习之心2 小时前
DCNN-PINN锂电池SOC估计,因果空洞卷积+物理信息神经网络,把库仑定律写进损失函数,MATLAB代码
人工智能·神经网络·matlab
信马堂6 小时前
WorkBuddy 接入第三方模型 API 全流程:安装与配置实录
人工智能·大模型·token·ai算力·workbuddy
朝朝辞暮i7 小时前
VLA 系统学习第 4 课:一个 Batch 进入神经网络后,模型到底是怎么“学会”的?
人工智能·python·神经网络·vla
IT古董7 小时前
《FDE前沿部署工程师实战教程》33 - Enterprise AI Observability:从Agent Trace到全链路智能运维
数据库·人工智能
xsd202411188 小时前
地网腐蚀AI识别算法全解析:从锈蚀图像到地下腐蚀快速定位
人工智能
oooost8 小时前
pytorch学习笔记2(transformer)
人工智能·机器学习
云杂项8 小时前
Exploring Model Inversion Attacks in the Black-box Setting(个人笔记)
人工智能
还卿一钵无情泪9 小时前
Unsloth 微调 构建自己的大模型 没有GPU也能微调
linux·开发语言·人工智能·python·大模型·nlp·unsloth
冬奇Lab9 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(06):移动端自动化(二)——DroidRun/Mobilerun 的角色级模型拆分
人工智能·测试