Почему коэффициент детерминации может быть бесполезным инструментом для сравнения моделей?

Коэффициент детерминации может быть бесполезным инструментом для сравнения моделей по нескольким причинам:

• Некорректность сравнения моделей с разным числом переменных. loginom.ru help.fsight.ru Значение коэффициента детерминации увеличивается при добавлении в модель новых переменных, даже если они никак не связаны с зависимой переменной. loginom.ru
• Невозможность оценить точность прогнозов. openforecast.org Коэффициент детерминации показывает, насколько хорошо модель описывает данные, но не гарантирует точность прогнозов. openforecast.org В некоторых случаях излишнее точное описание приводит к ухудшению прогнозных свойств модели. openforecast.org
• Отсутствие причинно-следственной связи. spravochnick.ru Высокие значения коэффициента детерминации ещё не говорят о причинно-следственной связи между переменными. spravochnick.ru
• Необходимость дополнительных исследований. cyberleninka.ru Применение коэффициента детерминации для оценки качества модели и выбора наилучшей без дополнительных исследований, направленных на доказательство того, что модель подобрана правильно, необоснованно. cyberleninka.ru

Чтобы преодолеть эти проблемы, используют скорректированный коэффициент детерминации, который позволяет сравнивать модели с разным числом переменных и накладывает штраф за дополнительно включённые в модель переменные. spravochnick.ru loginom.ru