回帰の評価指標の決定係数から分かる事は？
決定係数（Coefficient of Determination）は、回帰モデルの適合度を示す指標の一つです。決定係数は、モデルが目的変数の変動をどの程度説明できるかを示します。以下に、決定係数から分かることをいくつか挙げます。
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モデルの適合度: 決定係数が1に近いほど、モデルが観測されたデータをよく説明していることを示します。つまり、モデルがデータの変動の大部分を説明していると言えます。一般的に、決定係数が高いほど、モデルの適合度が高いと考えられます。
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目的変数の変動の割合: 決定係数は、目的変数の変動の割合を示します。具体的には、目的変数の全変動に対するモデルの説明変数による変動の割合を表します。例えば、決定係数が0.8であれば、モデルが目的変数の80%の変動を説明していることを意味します。
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モデルの予測の信頼性: 決定係数が高い場合、モデルの予測が信頼性が高いと考えられます。しかし、決定係数が低い場合でも、他の評価指標やモデルの解釈を考慮することが重要です。決定係数だけでモデルの予測能力を完全に評価することはできません。
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モデルの改善の可能性: 決定係数が低い場合、モデルがデータの変動を十分に説明していないことがあります。この場合、追加の特徴量の追加やモデルの修正など、モデルの改善が必要とされるかもしれません。
総じて、決定係数は回帰モデルの適合度や予測の信頼性を評価するのに有用な指標であり、モデルのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。