R2

- 決定係数とは決定係数R²は、統計学や機械学習の分野で頻繁に登場する指標です。これは、あるモデルがどれだけデータをうまく説明できているかを評価するために用いられます。具体的には、観測されたデータのばらつき（分散）のうち、モデルによって説明できる割合を示しています。例えば、ある現象を説明するモデルを作成したとします。このモデルを使って予測を行った結果と、実際に観測されたデータとの間にずれが生じることがあります。決定係数は、このずれがどの程度抑えられているかを表す指標と言えるでしょう。決定係数の値は0から1の間で表され、1に近いほどモデルの予測精度が高いことを意味します。もし決定係数が1であれば、モデルがデータのばらつきを完全に説明できている、つまり観測データと予測結果が完全に一致している状態を表します。逆に、決定係数が0に近い場合は、モデルがデータのばらつきをほとんど説明できておらず、予測に役立たない可能性を示唆しています。ただし、決定係数は万能な指標ではありません。モデルの複雑さやデータの特性によっては、決定係数だけでモデルの良し悪しを判断することが適切でない場合があります。そのため、決定係数以外の指標も併せて考慮することが重要です。