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今回は、決定係数R2についてわかりやすく解説します。 決定係数(寄与率とも言う)とはなんなのか? それは、決定係数はなんのために存在しているのか?を考えれば自ずとわかります。 決定係数の目的は、予測モデルのあてはまりの良さを示すことです。そのモデルはどんなモデルであっても構いません。多項式回帰、PLS回帰、サポートベクター回帰、ニューラルネットワークモデル、等々。 実測値と予測値との差分(残差)の大きさの程度の指標が、決定係数R2の本質です! QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです(^-^) ======================= 【関連動画】 ▼高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター! • 高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター! ▼分散の加法性(平方和の加法性)。足せる、分解できる。世界はばらつきで説明できる! • 分散の加法性(平方和の加法性)。足せる、分解できる。世界はばらつきで説明できる! ▼重回帰分析が有効な場合はどんな時?利点は?単回帰分析との違いもわかりやすく解説! • 重回帰分析が有効な場合はどんな時?利点は?単回帰分析との違いもわかりやすく解説! ▼説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です! • 説明変数を増やすと必ずR2が大きくなる。変数選択したいなら自由度調整済決定係数の出番です! ======================= チャンネル登録はこちら ☞ / @datasciencelab. #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します