statistics - 线性回归中相关系数与相关确定的相关系数

Question

我是机器学习的新手，我正在使用来自 kaggle.com 的房价数据集来解决回归问题。我想知道相关系数和相关确定之间的区别，以及为什么人们使用其中一个。例如，我可以像这样看到 YearBuild 和 SalePrice 之间的关系

现在，系数测定有什么用，为什么要使用

如果 R = Coeffiecient Corellation，则系数确定 = R x R

1. 是相关系数的百分比视图？
2. 是单个特征与其他特征的关系吗？

Answer 1

系数R squared告诉您回归模型解释了多少方差。如果它等于0.01例如，这意味着你已经解释了百分之一的方差。由于显而易见的原因，这很有用。与相关系数不同，R squared它始终为正，因此只是告诉您存在（或不存在）线性关系，而不是其形式。