1樓：溫暖
統計量的定義與計算公式記清楚就能明白了
R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS
R2等於回歸平方和除以總離差平方和，因為總離差平方和等於回歸平方和加上殘差平方和，所以R2公式也是1減去殘差平方和除以總離差平方和。用來衡量擬合程度。越接近1擬合程度越高。
Root MSE 是均方根誤差，等於RSS/n的平方根，也可以用來衡量擬合程度，越小擬合程度越高。
所以R2是個比值，相對量指標，而Root MSE算是個差值，絕對量指標，不能完全在數值上進行相同的要求。
R2大，說明RSS佔TSS 的比例小，你題目中，RSS=33425770,而TSS=160011993，所以像其他幾位的答案說的，可能資料單位太小了，數值很大，所以差值算出來的大，所以可以把資料單位調整一下，或者取對數，計算彈性。而且一元模型，大家知道，大多數情況下兩個經濟上的變數都能相關，R2也就大了。
2樓：郭英男
R2是百分數，SE等數是實際值的平方和。
從圖中常數項的係數為1016.11可以看出你回歸的y資料值相當的大，這樣即使擬合情況較好，擬合值與實際值之差仍舊可能是乙個絕對值較大的數字。
目前這個結果，在你visiter變數為0時，y為1016.11，visiter每增加乙個單位，y增加0.2。
這樣的結果個人感覺已經是可以接受的了。若改變y的數量級，其他資料雖然會變小，但是visiter係數也會跟著變小。
3樓：烏龍PySta
RMSE是均方根誤差
是實際值與擬合值差值的平方和的均值
是乙個絕對量指標，和y的量級有關
而r2是相對指標，與y的量級無關
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