Ciência de dados - Tabela de regressão: R-quadrado
R - Quadrado
R-quadrado e R-quadrado ajustado descreve o quão bem o modelo de regressão linear se ajusta aos pontos de dados:
O valor de R-Quadrado está sempre entre 0 a 1 (0% a 100%).
- Um valor R-quadrado alto significa que muitos pontos de dados estão próximos da linha da função de regressão linear.
- Um valor baixo de R-Quadrado significa que a linha da função de regressão linear não se ajusta bem aos dados.
Exemplo Visual de um Valor Baixo R - Quadrado (0,00)
Nosso modelo de regressão mostra um valor R-Quadrado de zero, o que significa que a linha da função de regressão linear não se ajusta bem aos dados.
Isso pode ser visualizado quando plotamos a função de regressão linear através dos pontos de dados Average_Pulse e Calorie_Burnage.
Exemplo Visual de um Alto R - Valor Quadrado (0,79)
No entanto, se plotarmos Duration e Calorie_Burnage , o R-Squared aumenta. Aqui, vemos que os pontos de dados estão próximos da linha da função de regressão linear:
Segue o código em Python:
Exemplo
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy
import stats
full_health_data = pd.read_csv("data.csv", header=0, sep=",")
x = full_health_data["Duration"]
y =
full_health_data ["Calorie_Burnage"]
slope, intercept, r, p, std_err =
stats.linregress(x, y)
def myfunc(x):
return slope * x + intercept
mymodel = list(map(myfunc, x))
print(mymodel)
plt.scatter(x,
y)
plt.plot(x, mymodel)
plt.ylim(ymin=0, ymax=2000)
plt.xlim(xmin=0,
xmax=200)
plt.xlabel("Duration")
plt.ylabel ("Calorie_Burnage")
plt.show()
Resumo - Prevendo Calorie_Burnage com Average_Pulse
Como podemos resumir a função de regressão linear com Average_Pulse como variável explicativa?
- Coeficiente de 0,3296, o que significa que Average_Pulse tem um efeito muito pequeno em Calorie_Burnage.
- Valor P alto (0,824), o que significa que não podemos concluir uma relação entre Average_Pulse e Calorie_Burnage.
- Valor R-quadrado de 0, o que significa que a linha da função de regressão linear não se ajusta bem aos dados.