lasso什么意思 线性回归方程拟合效果判断依据，比如r R2？
线性回归方程拟合效果判断依据，比如r R2？
拟合效果取决于重组数据的线性，即是否符合线性方程。一般采用线性相关系数来判断。越接近1，线性越好
线性回归是线性拟合，在统计学意义上是等价的。拟合就是找到所有点的残差平方和最小的直线，线性回归也是如此。回归是一个外来术语，称为回归。这名统计学家想说，这些点都围绕着一条看不见的直线。如果直线周围的点偏离很大，就会感觉到它们会回到直线上并向直线靠近。拟合是我国传统的一种说法，用直线代替样本点来实现预测功能。最后，我们来谈谈线性的概念。例如，拟合每天的学习时间和高考成绩可能是线性的。但如果你符合收入水平和幸福指数，可能就不符合了，因为这并不意味着你的收入越高，你就会越幸福。而且，它可能达到一个很高的水平，收入增加了很多，但你不会高兴。数据可以是一个指数或二次函数，所有这些都是非线性的。主要原因是线性的性质非常友好，每个人都喜欢看到和听到，所以有很多转换公式，把非线性数据转换成线性，拟合，然后再转换回来。
什么叫线性回归、非线性回归。回归分析是什么。线性拟合、非线性拟合，参数拟合、非参数拟合？
拟合优度（Goodness of fit）是指回归线与观测值的拟合程度。拟合优度的统计度量是确定系数R^2。R^2的取值范围为[0,1]。另一方面，X和Y之间的拟合度越接近，X和Y之间的拟合度越好。
拟合是推导一个函数表达式y=f（x）来描述y和x之间的关系，一般采用最小二乘法原理计算。
直线拟合时，可称为曲线拟合，虽然有点尴尬；二次函数拟合时，可称为抛物线拟合或二次曲线拟合，但不能称为线性回归。
用直线（y=ax，b）拟合时，得到的方程与单变量线性回归分析得到的方程相同，但函数参数形式可以人为指定，如b=0，而线性回归分析的目的是描述y和X之间的相关程度，并且通常一起计算相关系数、F检验值等统计参数。
如何判断线性拟合的拟合程度？
残差图是以残差（实际值和估计值之间的差值）为纵坐标，以其他适当量为横坐标的散点图。通过残差分析和残差图，检验模型假设的合理性，称为残差分析。这些方法更加直观，应用效果良好。许多统计软件包可以生成残差图。它可以用来检验回归线的异常值。在分析和检验中，常用的散点图是以自变量为横坐标的残差图。
为了清楚地解释变量和随机误差的影响，数据点与其在回归线上的相应位置之间的差异称为残差，每个残差的平方和称为残差平方和，表示随机误差的影响。一组数据的残差平方和越小，拟合度越好。
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