決定係数の意味と使い方

決定係数について、いくつかある定義のうち最も頻繁に利用される定義について、機械学習における予測モデルの性能評価で使用する上での注意点について説明します。動画：https://youtu.be/koy1HmVfjvU

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1. 在 最 在 最
2. み 在 みデ みデ よ タ に つ い て の 在 を し ま す こ の で う の
3. ト ̂ y = a0 x0 + a1 x1 + … + ak xk + b
4. S https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html
5. 当 当 る る ㅟ ㅟ ㅟ モ デ ル の と を プ ロ ッ ト し て み ま し た
6. 式 そ し て と と の 式 を 式 と 地 び ま す
7. 式 る ダ る の 式 を し て い ま す 式
8. 式 る ダ る そ し て と と の 式 を 式 と 地 び ま す ஫ҙɿʮภࠩʯͱ͸༧ΊఆΊͨԿΒ͔ͷج४ͱͷࠩΛҙຯ͢Δݴ༿Ͱɺ
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9. 式 る ダ る デ ー タ の デ ー タ の ば ら つ き を し て い ま す
11. 式
12. 式 みデ デ め 式 やデ め み る
13. 最 が な ほ ど は に づ き に い ほ ど く な る みデ デ め 式 ← に で き れ ば が 0 に な る の で は に な る ← が さ く が 子 き く な る と は に づ く か を る
14. R トダ らや そ れ は モ デ ル が も の く デ タ ラ メ な を し て い る みデ デ め 式 ← が 形 に 子 き く か つ が 形 に さ い と き は を る こ と も あ る デ タ ラ メ た だ を す る よ り も い
15. る
16. みデ面 る 当 モ デ ル を し て み ま す 当
17. る る ら か に の と 面 は あ り ま せ ん
18. ト 面 を に で き る 当 モ デ ル を で き ま す よ 当 式 ト
19. ト や
20. の が 子 き い ほ ど が 子 き く な る ग़యɿhttps://ja.wikipedia.org/wiki/ܾఆ܎਺#ࣗ༝౓ௐ੔ࡁΈͷܾఆ܎਺
21. みデ みデ よ る ダ 形 みデ よ め タ み つ い て し ま し た
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22. 形 みデ よ め る 式 れ 傾変 ト 『 式 る y − ̂ y
23. タ ほ ト め 式 ト みデ デ め め る 子 ト よ ダ や みデ るら ら め つ い て し ま し た