😊 非线性回归中的决定系数（R²）计算方法
发布时间：2025-03-14 20:18:15来源：网易编辑：裴艳露
在数据分析中，我们经常需要评估模型的拟合优度。对于线性回归，决定系数（R²）是一个常用指标，但在非线性回归中，它的计算方式稍有不同。 😃
首先，非线性回归的目的是找到一个最佳曲线来描述数据之间的关系。然而，非线性模型的R²计算不像线性模型那样直接，因为它可能无法完美解释所有变化。因此，我们需要通过以下步骤计算：
1️⃣ 计算总平方和（SST）：用实际值与均值的差平方求和，表示数据的总变异性。
2️⃣ 计算残差平方和（SSR）：用预测值与实际值的差平方求和，表示模型未能解释的部分。
3️⃣ 公式计算R²：公式为 \( R^2 = 1 - \frac{SSR}{SST} \)。如果R²接近1，说明模型拟合效果较好；若接近0，则表示模型表现较差。
需要注意的是，非线性R²可能不会像线性模型那样严格介于0到1之间。因此，在使用时需结合其他指标综合判断。 📊
掌握非线性R²的计算方法，可以帮助我们更好地理解模型的表现！ 💡
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