一元线性回归决定系数_机器学习:模型训练和评估——回归模型评价

在使用statsmodels库建立回归模型时,使用summary()函数通常会输出下图的结果:

图中包含模型的很多检验结果,这些结果就是用来对模型的好坏进行检验和评价的。

下面我们将对一些主要检验结果的意义进行说明并介绍使用方法。

一、模型的显著性检验

在建立回归模型后,首要关心的问题就是建立的模型是否成立,这就要用到模型的显著性检验。

模型的显著性检验主要是F检验

在statsmodels的输出结果中,会输出F-statistic值Prob(F-statistic),前者是F检验的输出值,后者是F检验的P值。

如果Prob(F-statistic)

Original: https://blog.csdn.net/weixin_31569671/article/details/112771282
Author: Forest Hu
Title: 一元线性回归决定系数_机器学习:模型训练和评估——回归模型评价

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