线性模型的拟合效果p元线性回归模型中,可用哪个指标衡量模型拟合数据的效果?就是用最小二乘法原理求出的残差么?那总偏差平方
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假设数据集合是

{yi,xi} i = p,

拟合直线方程为:y = w'.x + b

那么可以用方差:

v = ∑(yi - w'.xi -b)^2(从1到p求和)来衡量拟合效果,当然越小越好.

其中xi,w为p维列向量,y,yi为标量,.表示内积,'表示转置.

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衡量效果的方法很多,我说的不过是最简单最常用的方法而已.

比如 v = ∑|yi - w'.xi -b|也可以用来衡量.||表示绝对值.

还有你所说的“总偏差平方和”能不能尽量用式子表示出来?可能我对该术语的理解与你的不同