R kare örnekinden nasıl hesaplanır?

Bunun muhtemelen başka bir yerde tartışıldığını biliyorum, ama açık bir cevap bulamadım. Formülü kullanmaya çalışıyorum $R^2 = 1 - SSR/SST$ örnek dışı hesaplamak $R^2$ doğrusal bir regresyon modelinin $SSR$ kare artıkların toplamıdır ve $SST$ toplam kareler toplamıdır. Eğitim seti için,

S S T = Σ (y - {\bar{y}}_{t r a i n})^{2}

$SST = \Sigma (y - \bar{y}_{train})^2$

Test seti ne olacak? Kullanmaya devam etmeli miyim $\bar{y}_{train}$ örnek dışı için $y$ , veya kullan $\bar{y}_{test}$ yerine?

Eğer kullanırsam $\bar{y}_{test}$ , sonuç $R^2$ bazen negatif olabilir. Bu, r2_score()kullandıkları sklearn işlevinin açıklamasıyla tutarlıdır. $\bar{y}_{test}$ (doğrusal_modelin score()işlevleri tarafından örnekleri test etmek için de kullanılır ). "Girdi özelliklerini dikkate almadan daima beklenen y değerini tahmin eden sabit bir modelin 0.0 R ^ 2 puanı alacağını" belirtiyorlar.

Ancak, başka yerlerde insanlar $\bar{y}_{train}$ burada ve burada olduğu gibi (dmi3kno tarafından ikinci cevap). Hangisinin daha anlamlı olduğunu merak ediyordum. Herhangi bir yorum büyük takdir edilecektir!

— çılgın sürücü
kaynak

Haklısın.

OSR $^2$ artıklar test verisine dayanmaktadır, ancak taban çizgisi hala eğitim verisi olmalıdır. Bununla birlikte, ; için aynı olduğuna dikkat edin $SST=Σ(y−\bar y_{train})^2$ $R^2$

— user152317
kaynak

Önceki düzenlemelerden bazı belirgin ve bazı belirgin hataları düzeltmiş olmama rağmen, bazı gösterimler ve amaçlanan anlamlardan bazıları hala belirsiz.

— Nick Cox

Cevap için teşekkürler! Bununla ilgili referansınız var mı? Görünüşe göre stat yazılımları, y_test?

— Matifou

Bunun için bir referansınız var mı? Sapmaların bir karşılaştırması olarak alırsanız, doğru olduğunu düşündüğüm olasılıkların bir karşılaştırmasını yapın. Ancak açıklanan varyans oranı olarak alırsanız , o zaman değil, çünkü karelerin toplamı hiçbir yerde görünmez.

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

— Firebug