R에서 조정된 r-제곱을 계산하는 방법
R2 라고도 불리는 R-제곱은 선형 회귀 모델 의 예측 변수로 설명할 수 있는 응답 변수 의 분산 비율입니다.
R 제곱 값의 범위는 0에서 1까지입니다. 값이 0이면 응답 변수가 예측 변수로 전혀 설명될 수 없음을 나타내고, 값이 1이면 응답 변수가 예측 변수로 설명될 수 있음을 나타냅니다. 예측자가 오류 없이 완벽하게 설명했습니다. 변수.
조정된 R-제곱은 회귀 모델의 예측 변수 수를 조정하는 R-제곱의 수정된 버전입니다. 다음과 같이 계산됩니다.
조정된 R 2 = 1 – [(1-R 2 )*(n-1)/(nk-1)]
금:
- R 2 : 모델의 R 2
- n : 관측치 수
- k : 예측 변수의 수
모델에 예측변수를 추가하면 R2가 항상 증가하므로 조정된 R2는 모델의 예측변수 수에 따라 조정되어 모델이 얼마나 유용한지 알려주는 측정항목 역할을 할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 R의 회귀 모델에 대해 조정된 R2를 계산하는 방법을 설명합니다.
관련 항목: 좋은 R 제곱 값이란 무엇입니까?
예: R에서 조정된 R-제곱을 계산하는 방법
다음 코드를 사용하면 mtcars 라는 내장 데이터 세트를 사용하여 R에서 다중 선형 회귀 모델을 만들 수 있습니다.
model <- lm (hp ~ mpg + wt + drat + qsec, data=mtcars)
그리고 세 가지 방법 중 하나를 사용하여 모델의 수정된 R-제곱을 찾을 수 있습니다.
방법 1: summary() 함수 사용
summary() 함수를 사용하면 모델의 R-제곱과 수정된 R-제곱을 모두 시각화할 수 있습니다.
summary (model)
Call:
lm(formula = hp ~ mpg + wt + drat + qsec, data = mtcars)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-48,801 -16,007 -5,482 11,614 97,338
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 473.779 105.213 4.503 0.000116 ***
mpg -2.877 2.381 -1.209 0.237319
wt 26.037 13.514 1.927 0.064600 .
drat 4.819 15.952 0.302 0.764910
qsec -20.751 3.993 -5.197 1.79e-05 ***
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 32.25 on 27 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8073, Adjusted R-squared: 0.7787
F-statistic: 28.27 on 4 and 27 DF, p-value: 2.647e-09
출력 하단에서 다음을 볼 수 있습니다.
- 다중 R 제곱: 0.8073
- 조정된 R-제곱: 0.7787
방법 2: summary(model)$adj.r.squared 사용
단순히 모델의 수정된 R-제곱을 얻으려면 다음 함수를 사용할 수 있습니다.
summary (model)$adj.r.squared
[1] 0.7787005
방법 3: 사용자 정의 함수 사용
모델에 맞는 R-제곱을 찾는 또 다른 방법은 사용자 정의 함수를 작성하는 것입니다.
#define function to calculate adjusted R-squared
adj_r2 <- function (x) {
return (1 - ((1-summary(x)$r.squared)*( nobs (x)-1)/( nobs (x)- length (x$coefficients)-1)))
}
#use function to calculate adjusted R-squared of the model
adj_r2(model)
[1] 0.7787005
numeric(0)
여기에 공유된 세 가지 방법 각각은 조정된 R-제곱에 대해 동일한 값을 제공합니다.
추가 리소스
R에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
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