R square
통계학에서 결정계수는 추정한 선형 모형이 주어진 자료에 적합한 정도를 재는 척도이다.
위의 식을 보면 분자는 회귀 모형의 오차이고 분모는 전체 데이터의 평균 오차이다.
결정계수의 값은 0에서 1사이에 있으며, 종속변인과 독립변인 사이에 상관관계가 높을수록 1에 가까워진다.
쉽게 말해서 모형의 오차가 작다면 R square의 값이 커지고 모형의 오차가 크다면 R square의 값은 작아진다.
따라서 결정계수가 0에 가까운 값을 가지는 회귀모형은 유용성이 낮은 반면, 결정계수의 값이 클수록 회귀모형의 유용성이 높다고 할 수 있다
Reference
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%B0%EC%A0%95%EA%B3%84%EC%88%98
https://jinchory.tistory.com/332
딥러닝 연습생