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线性回归我啥也不会

• 决定系数 \(R^2\)

  有一列 sample，标签 \(y_i\)，均值 \(\overline y\) ，我们的预测 \(\hat y_i\)

  \(R^2 = 1-\dfrac{\sum (y_i - \hat y_i)^2}{\sum (y_i -\overline y)^2}\)

  上面表示预测和真实标签的差异，下面表示真实标签自己有多强的不稳定性。

  \(R^2\) 数值可以用来衡量拟合效果。不知道经验值啥样。