R-Squared dan Kesalahan Prediksi
Bandingkan prediksi dengan observasi menggunakan R² dan kesalahan kuadrat rata-rata.
Nilai masukan
R-squared
R² dapat bernilai negatif untuk prediksi yang buruk. Ini tidak menyesuaikan jumlah parameter yang sesuai.
Perbandingan skenario
Hingga tiga cuplikan di tab ini. Memuat satu akan menggantikan input saat ini.
Rumus
Gunakan R² = 1−SSE/SST dan RMSE = √(SSE/n). SSE adalah jumlah kuadrat kesalahan prediksi, SST adalah jumlah kuadrat deviasi observasi dari rata-ratanya, dan n adalah jumlah. Deret observasi konstan memiliki rasio variasi yang dijelaskan tidak terdefinisi.
Bandingkan prediksi dengan observasi menggunakan R² dan kesalahan kuadrat rata-rata.
Contoh soal
- Nilai yang diamati
- 2, 4, 6
- Nilai yang Diprediksi
- 2, 3, 5
- R-squared
- 0,75
- Kesalahan kuadrat rata-rata
- 0,816496580928
Cakupan dan batasan
R² dapat bernilai negatif untuk prediksi yang buruk. Ini tidak menyesuaikan jumlah parameter yang sesuai.
Input diperiksa untuk nilai yang hilang dan rentang yang diizinkan. Hasil di luar rentang numerik terbatas tidak ditampilkan. Pembulatan memengaruhi tampilan, sementara perhitungan menggunakan presisi numerik model.
Periksa satuan dan asumsi Anda sebelum mengandalkan hasilnya. Mengubah label tidak mengkonversi mata uang atau satuan fisik.
Versi rumus: ada078926f2b · Contoh diperiksa: