【机器学习】R-squared系数有什么缺点?如何解决?

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R-squared系数的缺点及解决方法 引言 R-squared系数(R²)是统计学和回归分析中常用的指标,用于评估模型对数据的拟合程度。它表示自变量解释了因变量变异的比例,范围在0到1之间,值越大表明模型对数据的解释能力越强。然而,尽管R²在回归分析中广泛应用,它也存在一些显著缺点,这些缺点可能导...

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1. 对特征独立性的强假设 朴素贝叶斯分类器假设各个特征之间相互独立,即给定类别的情况下,特征之间的条件概率是相互独立的。然而,在实际数据中,很多特征之间可能存在一定的相关性或依赖关系,这与朴素贝叶斯的假设相违背。因此,在面对存在较强相关性的特征时,朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响,导致分类结果...

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朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(...

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