В статистике для оценки точности модели используются различные метрики. Одна из них — Adj R Square. Но что это такое и как она помогает определить, насколько хорошо модель соответствует данным? Ответы на эти вопросы можно найти в статье.

Статья:

Adj R Square (значение скорректированного коэффициента детерминации) — это метрика, используемая для оценки точности модели. R Square — это коэффициент детерминации, который указывает насколько хорошо модель соответствует данным, прогнозируемым этой моделью. Однако он не учитывает количество независимых переменных, используемых в модели.

Adj R Square, в отличие от R Square, учитывает количество независимых переменных в модели. Коэффициент определяется по формуле:

Adj R Square = 1 — (1-R Square)*((n-1)/(n-k-1))

где n — количество наблюдений, k — количество независимых переменных.

Adj R Square может принимать значения от 0 до 1, где более высокое значение означает более точную модель. Чем ближе Adj R Square к 1, тем лучше модель соответствует данным.

Однако, следует помнить, что Adj R Square не является единственной метрикой для оценки точности модели. Она должна использоваться вместе с другими метриками, такими как MSE (среднеквадратичное отклонение), MAE (среднее абсолютное отклонение) и другие.

Таким образом, Adj R Square является важной метрикой для оценки точности модели, которая учитывает количество независимых переменных в модели. Однако, ее результаты необходимо дополнить другими метриками для более полной оценки точности модели.