Comment extraire R-Squared de la fonction lm() dans R
Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour extraire les valeurs R-carré et R-carré ajusté de la fonction lm() dans R :
#extract R-squared
summary(model)$adj.r.squared
#extract adjusted R-squared
summary(model)$adj.r.squared
L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.
Exemple : Extraire R-Squared de lm() dans R
Supposons que nous ajustions le modèle de régression linéaire multiple suivant dans R :
#create data frame df <- data.frame(rating=c(67, 75, 79, 85, 90, 96, 97), points=c(8, 12, 16, 15, 22, 28, 24), assists=c(4, 6, 6, 5, 3, 8, 7), rebounds=c(1, 4, 3, 3, 2, 6, 7)) #fit multiple linear regression model model <- lm(rating ~ points + assists + rebounds, data=df)
Nous pouvons utiliser la fonction summary() pour afficher le résumé complet du modèle de régression :
#view model summary
summary(model)
Call:
lm(formula = rating ~ points + assists + rebounds, data = df)
Residuals:
1 2 3 4 5 6 7
-1.5902 -1.7181 0.2413 4.8597 -1.0201 -0.6082 -0.1644
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 66.4355 6.6932 9.926 0.00218 **
points 1.2152 0.2788 4.359 0.02232 *
assists -2.5968 1.6263 -1.597 0.20860
rebounds 2.8202 1.6118 1.750 0.17847
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 3.193 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9589, Adjusted R-squared: 0.9179
F-statistic: 23.35 on 3 and 3 DF, p-value: 0.01396
Notez les valeurs du R-carré et du R-carré ajusté du modèle vers le bas de la sortie :
- R au carré : 0,9589
- R au carré ajusté : 0,9179
Pour extraire uniquement la valeur R au carré du modèle, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :
#extract R-squared value of regression model
summary(model)$r.squared
[1] 0.9589274
Et pour extraire uniquement la valeur R-carré ajustée pour le modèle, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :
#extract adjusted R-squared value of regression model
summary(model)$adj.r.squared
[1] 0.9178548
Notez que ces valeurs pour le R-carré et le R-carré ajusté correspondent aux valeurs que nous avons vues plus tôt dans l’intégralité du résumé des résultats de la régression.
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans R :
Comment effectuer une régression linéaire simple dans R
Comment effectuer une régression linéaire multiple dans R
Comment créer un tracé résiduel dans R