可决系数怎么算

可决系数指的是统计回归模型中自变量对因变量的影响程度的度量，其值介于0和1之间。计算可决系数的公式如下：

$R^2 = \frac{\sum\limits_{i=1}^n(\hat{y_i} - \bar{y})^2}{\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2}$

其中，$\hat{y_i}$ 是模型对第$i$个样本预测的因变量值，$\bar{y}$ 是因变量的平均值，$y_i$ 是第$i$个样本的真实因变量值，$n$ 是总样本数。

可以看到，可决系数表示的是模型预测值与真实值的离散程度占总离散程度的比例。当$R^2$越接近1时，模型的拟合效果越好。当$R^2$接近0时，模型的拟合效果较差。