-Python- 回帰における評価 - 決定係数

分類問題においては,正解/不正解がはっきりしています.回帰は数値同士であるため,結果の妥当性を客観的に評価する指標としてR^2決定係数を用います.R^2決定係数の定義は以下のようになります.

 
R^2 = 1 - (「観測値」と「予測値」の差の2乗和)/(「観測値」と「観測値全体の平均」の2乗和)
 
観測値は誤差を含むので,正解とは異なります.観測値と予測値が真の値に近ければ,分子が0に近づき,R^2決定係数は1に近くなります.値と観測値のズレが大きい場合,分子は1から離れた値となります.すなわち,R^2決定係数の値が1に近いほど,その予測モデルは良いモデルと言えます.
例として,以前に投稿したプログラム
 
r2 = model.score(x, y)
print(r2)
 
を追記すると以下のようにR^2決定係数が得られます.
0.9181298944983051