1樓：徒號發
用係數r2的值判斷模型的擬合效緩瞎果，r2越大，模型的擬合效果越好，1.
正確，可用殘差平方和判斷模型的擬合效果，殘差平方和越小，模型的擬合效果越好，2.
不正確可用相關係數r的值判斷兩個變數的相關性，|r|越大，說明相關性越強，3.
不正確，殘差點比較均勻地落在水平的帶狀區域中，說明這樣的模型比較合適。帶狀區域的擾好空寬度越窄，說明模型的擬合精度越高，4.
正確，綜上可襪鬧知有2個命題正確，故選b.
2樓：dl董老師
正確，可用殘差平方和判斷模型的擬合效果，殘差平方和越小，模型的擬合效果越好，2.不正確可用相關係數r的值判斷兩個變數的相關性，|r正確，可用殘差平方和判斷模型的擬合效果，殘差平方和越小，模型的擬合效果越好，2.不正確可用相關係數悄滲r的值判斷兩個變數的相關性，|r正確，可用殘差平方和判指運灶斷模型的擬合效果，殘差平方和越小，模型的擬合效果越好，2.
不正確可用相關係數r的唯扮值判斷兩個變數的相關性，|r
相關指數越大擬合效果越好?
3樓：卡死了
r方越大，模型的擬合效果越好。
當r方較小時，表明模型的擬合效果不夠好，可能是由於以下幾種原因：
1.模型的假設不正確：模型的假設可能不正確，比如模型假設資料是線性的，但實際上資料是非線性的。
2.模型的引數不正確：模型的引數可能不正確，比如模型假設資料臘李是正態分佈的，但實際上資料是偏態輪局遲分佈的。
3.資料量不足：模型的擬合效果受到資料量的影響，如果資料量不足，模型的擬合效果可能不夠好。
解決方法：1.檢查模型的假設：檢查模型的假設是否正確，如果不正確，可以嘗試使用更合適的模型。
2.檢查模臘咐型的引數：檢查模型的引數是否正確，如果不正確，可以嘗試使用更合適的引數。
3.增加資料量：增加資料量可以提高模型的擬合效果。
個人心得：r方是衡量模型擬合效果的重要指標，如果r方較小，表明模型的擬合效果不夠好，應該檢查模型的假設和引數，並嘗試增加資料量，以提高模型的擬合效果。
所以說相關指數r方說明殘差平方和越小，模型的擬合效果越好。
擬合效果和相關性有什麼區別
4樓：龍山蜃影
擬合效果（goodness of fit）和相關性（correlation）是兩個用來衡量統計模型擬合資料的有效性的指標，它們分別衡量了不同州襪方面的資訊。
1. 擬合效果：擬合效果是衡量統計模型在描述資料時的準確性。
它表示模型可以解釋資料中多大比例的變化。我們可以通過例如決定係數（r²）或均方誤差（mse）等孫慶指標來衡量擬合效果。擬合效果越高，說明模型對資料的解釋能力越好，**誤差越小。
2. 相關性：相關性是衡量兩個變數之間關係的強度和方向。
相關性的度量有皮爾遜相關係數（pearson correlation coefficient）和斯皮爾曼相關係數（spearman correlation coefficient）等等。相關性係數在-1到1之間，係數趨近於1表明兩變數正相關性強，接近-1表示負相關性強，接近0表示兩變數之間幾乎沒有明顯關係。
總之，擬合效果和相關性都是衡量模型擬合資料的指標，但所關注的側重點不同。擬合效果主要衡量模型對資料的解釋能力，而相關性則衡量了兩個變數之間的關係強度與方則跡握向。在實際應用中，我們可以根據分析目的和需求使用這兩者來衡量和對比模型的效能。
5樓：網友
1. 擬合效果是指模型對實際資料的擬合程度。在建立統計模型時，我們通常會用已有的資料好唯訓練模型，然後用訓顫爛練好的模型對未知資料進行**。
模型對訓練資料的擬合效果好不好，可以通過各種指標來度量，如均方誤差（mse）、r方等。一般來說，擬合效果好的模型可以更準確地**未知資料。
2. 相關性是指兩個變數之間的關聯程度。在統計學中，我們經常用相關係數來度量兩個變數之間的相關性，如皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等。
相關性的強弱可以用相關係數的絕對值來表示，取值範圍為0到1。當相關係數為0時，表示兩個變數之間不存**性關係；當相關係數為1時，表示兩個變數之間存在強正相關關係；當相關係數為-1時，表示兩個變數之間存在強負相關關係。相關性強並不意味著兩個變數之間有因果關係，因此需要進一步進行研究來確定兩個變數之間的關係。
總的來說，擬合效果和相關性都是統計學中非常重要的概念，但它們的意義和度量方法是不同的。擬合效果友洞培表示模型對資料的擬合程度，用於評估模型的好壞；相關性表示兩個變數之間的關聯程度，用於研究變數之間的關係。
6樓：網友
擬合效果和相關性是兩個不同的統計概念。
擬合效果通常指的是在乙個擬合模型中，模型對已知資料的擬合程度。通常用來評估擬合模型的質量，即模型是否能夠準確地**新的未知資料。常見的擬合效果評價方法包括均方根誤差（rmse）、平均絕對誤差（mae）和決定係數（r²）等。
相關性則是指兩個變數之間的相關關係強度和方向。相關性是通過計算兩個喚兆虧變數之間的協方差或者相關係數（如皮爾遜相關係數）來量化的，其取值範圍為-1到1。當相關係數為正時，表示兩個變數是正相關的；當相關係數為負時，表示兩個變數是負相關的；當相關係數接近於0時，表示兩個變數之間沒有線性關係。
因此，可以理解為擬合效果評估模型對已知資料的擬合程度，相關性評估兩個變數之和神間是否存**性關係及其猜喊強度和方向。兩者都是統計學中常用的概念，但是所涉及的內容和目的有所不同。
7樓：time佔對
擬合效果和相關性都是在描述兩個變數之間的關係。擬合效果指的是乙個模型是否能夠精確地捕捉到兩個變數之間的關係，如果模型的**結果和實際觀測值很接近，則說明模型的擬合效果好賣鉛。而相關性則是指兩個變數之間的相關程度，如果兩個變數之間的相關性很高，則說明它們之間的關係比較緊密。
區別在於，擬合效果是通過模型**值與實際值的接近程度來評估變數之間關係的好壞，皮陸而相關性是通過計算兩個變數之間的相關係數來量化它們之間的聯絡程中握好度。因此，擬合效果是通過機器學習模型的表現評估變數相關關係的好壞，而相關性是一種更加定量化的評估方法，不需要考慮到模型因素的影響。
8樓：網友
擬合效果和相關性都是用來評估資料之間的關係的指標，但是它們有一些不同之處。
擬合效果是指擬合模型與實際資料之間的接近程度。對於迴歸模型，擬合效果通常森逗用r-squared（r²）來衡量，r²的值介於0和1之間，越接近1表扮春飢示模型與資料的擬合程度越好。而對於分類模型，擬合效果可以用準確率、精確度、召回率等指標來衡量。
相關性是指兩個變數之間的關係強度和方向。相關性通常用相關係數來度量，相關係數的取值範圍在-1到1之間。相關係廳返數為1表示兩個變數完全正相關，相關係數為-1表示兩個變數完全負相關，相關係數為0表示兩個變數之間沒有線性關係。
因此，擬合效果和相關性都是用來評估資料之間的關係，但是它們關注的方面不同，擬合效果更關注模型與資料的擬合程度，而相關性更關注兩個變數之間的關係強度和方向。
9樓：情感導師小菓
1. 定義不同：擬合效果是指模型對樣本資料皮笑的擬合程度，即模型**結果與真實值之間的誤差。相關性是指兩個變數之間的相關程度，即它們之蔽猛間的線性相關性大小。
2. 程度不同：擬合效果表示模型的**能力，通常用擬合優度、均方誤差等指標來衡量模型的擬合程度。相關性表明變數之間是否存在一定的線性關係，通常用相關係數來衡量相關程度。
3. 目的不同：擬合效果主要用於評價模型的好壞，以便進行模型優化、改進和選擇。相關性主要用於研究變數之間的關係、**變數之間的內部聯絡。
4. 資料特徵不同：擬合效果一般用於訓練資料和測試資料都有標籤的監督學習任務中，相關性則更通用，也可以用於無標籤的無監督學習燃並含中。
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