[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
To_OC5 小时前
手搓一个迷你版 Cursor:从零实现能自动写代码的编程 Agent
人工智能·langchain·llm
民乐团扒谱机6 小时前
【全流程实战】LibTV节点式AI视频工作流落地教程|从剧本到成片可复用流水线,新手/开发者双版本
人工智能·音视频
STLearner7 小时前
ICML 2026 | LLM×Graph论文总结[1]【图基础模型,文本属性图,多模态属性图,图对齐,图提示学习,关系深度学习
论文阅读·人工智能·python·深度学习·学习·机器学习·数据挖掘
冬奇Lab7 小时前
MCP 系列(05):Resources 和 Prompts 进阶——动态数据、参数化 URI 与多轮模板
人工智能·llm·mcp
冬奇Lab7 小时前
开源项目第158期:cangjie-skill — 把书、视频、播客里的方法论蒸馏成可调用的 AI Skills
人工智能·开源·资讯
习明然8 小时前
我的本地化AI项目(三)
人工智能·python·electron·c#·avalonia
程序猿炎义9 小时前
一人内容团队——用Amazon Quick Desktop实现小红书从选题到发布的全流程自动化
大数据·人工智能·microsoft·自动化·小红书
阿虎儿9 小时前
daytona创建snapshot: Failed to get initial runner: Error: No available runners
人工智能