✨回归平方和ESS、残差平方和RSS、总体平方和TSS✨
发布时间：2025-03-14 11:57:16来源：网易编辑：鲁娟秀
在数据分析的世界里，这三个概念就像三把钥匙，帮助我们解锁模型的好坏与数据的秘密！🌟
首先来说回归平方和（ESS），它衡量的是模型预测值与均值之间的差异，代表着模型解释了数据中多少变异。相当于告诉我们：“嘿，这个模型做得不错！”👍
接着是残差平方和（RSS），它是实际值与预测值之间的差距之和。如果RSS越小，说明模型拟合得越好，数据点更贴近直线，就像是星星围绕着月亮一样紧密排列。🌌
最后是总体平方和（TSS），它表示数据本身的总变异量，可以看作是整个数据集的“能量总量”。通过计算ESS和RSS的比例，我们可以得到决定系数R²，从而判断模型对数据的解释能力。🏆
简单来说，这三者共同描绘了数据拟合的全貌，让我们能更好地理解模型表现哦！💡
免责声明：本文为转载，非本网原创内容，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。
