В чем заключаются преимущества и недостатки коэффициента детерминации перед другими метриками качества регрессии?

Преимущества коэффициента детерминации (R²) перед другими метриками качества регрессии:

• Универсальность. docs.familiarize.com Коэффициент детерминации может применяться к различным типам данных, включая линейный, нелинейный и множественный регрессионный анализ. docs.familiarize.com
• Простота интерпретации. loginom.ru Значения R², близкие к 1, указывают на высокую степень соответствия модели данным. loginom.ru
• Инвариантность к масштабу данных. loginom.ru В отличие от мер, основанных на ошибках, R² не зависит от масштаба данных. loginom.ru

Некоторые недостатки коэффициента детерминации:

• Чувствительность к количеству объясняющих переменных. kayfun.ru Добавление новых факторов автоматически увеличивает значение R², даже если они не имеют реального влияния на зависимую переменную. kayfun.ru
• Не всегда корректно отражает качество модели. kayfun.ru Модель с высоким R² может демонстрировать плохие результаты при прогнозировании новых наблюдений. kayfun.ru
• Не информирует о направлении причинно-следственных связей. kayfun.ru R² не может быть использован как единственный критерий качества модели. kayfun.ru

Чтобы получить комплексную и надёжную оценку аналитической модели, рекомендуется рассматривать R² в сочетании с другими метриками, такими как скорректированный R², RMSE, F-статистика. sky.pro