調整過的 R 平方

調整過的 R² 是線性模型的正確適合度（模型精確度）測量。 它會識別目標欄位中由一或數個輸入所解釋的變異數百分比。

R² 有助於樂觀地預估線性迴歸的擬合。 它一律會增加，因為效應數目內含在模型中。 調整過的 R² 會嘗試更正這種過度預估。 如果特定效果未改善模型，則調整過的 R² 可能會降低。

調整過的 R 平方的計算方式是將殘差均方誤差除以總均方誤差（即目標欄位的樣本變異數）。 然後，從 1 減去結果。

調整過的 R² 一律小於或等於 R²。 值 1 表示完美預測目標欄位中的值的模型。 小於或等於 0 的值表示模型沒有預測值。 在真實世界中，調整過的 R² 介於這些值之間。