[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
JOBkiller123几秒前
基于YOLO11的排水管道缺陷检测与分类系统_2
人工智能·机器学习·分类
程序员:钧念1 分钟前
机器学习与深度学习的区别
人工智能·python·gpt·深度学习·机器学习
糖葫芦君3 分钟前
TRPO-trust region policy optimization论文讲解
人工智能·算法·机器学习·强化学习
人工小情绪6 分钟前
PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)论文解读
人工智能·深度学习·计算机视觉
码上掘金9 分钟前
基于YOLO和大语言模型的交通标识智能识别系统
人工智能·yolo·语言模型
瑞华丽PLM13 分钟前
工业大数据背景下的PLM数据分析:驱动产品创新新范式
大数据·数据挖掘·数据分析·plm·国产plm·瑞华丽plm·瑞华丽
LaughingZhu13 分钟前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-01-18
大数据·人工智能·经验分享·搜索引擎·产品运营
向上的车轮14 分钟前
AI编辑器要解决哪些关键问题?
人工智能·编辑器
啊阿狸不会拉杆26 分钟前
《数字图像处理》第 10 章 - 图像分割
图像处理·人工智能·深度学习·算法·计算机视觉·数字图像处理
Dev7z27 分钟前
基于深度学习的车辆品牌与类型智能识别系统设计与实现
人工智能·深度学习