Скоригований R2 — це скоригована міра відповідності (точність моделі) для лінійних моделей. Визначає відсоток дисперсії в цільовому полі, який пояснюється введенням або вхідними даними.

На відміну від R2, який може приймати лише позитивні значення, підігнаний R2 може бути від’ємним, якщо підігнана модель гірша за нульову модель. Від’ємне скориговане значення R2 вказує на те, що модель не підходить для даних і може бути переобладнаною.

R2 вимірює, наскільки регресійна модель відповідає реальним даним. Іншими словами, це міра загальної точності моделі. R у квадраті також відомий як коефіцієнт детермінації. У IBM® Cognos Analytics R2 використовується для вимірювання точності дерева регресії CHAID.

Коефіцієнт детермінації (R у квадраті) вказує на пропорційну величину варіації змінної відповіді y, що пояснюється незалежними змінними X у моделі лінійної регресії.

він коефіцієнт детермінації це частка загальної дисперсії змінної, поясненої регресією. Він також називається R-квадратом і служить для відображення відповідності моделі змінній, яку вона має пояснити.

Ми бачимо, що значення R2 дорівнює 99% дозволяє нам стверджувати, підкріплюючись у цьому випадку графіком, що лінійна модель підходить.