決定係数
決定係数 とは、回帰モデルがどの程度データにフィットしているか、単回帰式がどの程度の確率で信頼できるのかを評価する指標です。
決定係数 と 調整済み決定係数 が １ に近づくほど、回帰モデル（直線） がデータによくフィットしていることになります。
決定係数 を算出するソースコードは次の通りです。
（前々回記事で作成した回帰モデルを利用しています。）
[Google Colaboratory]
1 | # 決定係数R^2を求める |
[実行結果]
決定係数 は 0 ≦ 決定係数 ≦ 1 の範囲の値をとりますので、１ に近いほど回帰式の精度がよいことになります。
今回の結果は 0.9414 なので、かなり 精度が高い ことになります。