如何进行拟合优度比较

上周，我参加了一个数据分析研讨会。 讲师提到，在比较拟合优度时，本质上，简而言之，取决于模型对数据的解释程度。 2023年，朋友做项目时，用R²和AIC值来比较线性回归模型和逻辑回归模型的拟合优度。
- 线性回归模型的 R² 值接近 1，这意味着该模型可以很好地解释数据的变异性。

• 而逻辑回归的 AIC 值较低，表明它在解释数据方面可能更有效。
  每个人情况不同，但一般来说，R²越高，模型越有可能过度拟合数据； AIC值越低，模型越简单，拟合效果越好。
  我刚刚想到了另外一个东西，比如交叉验证，也可以作为比较拟合优度的方法。 但具体到你的问题，R² 和 AIC 值是一个很好的起点。
  这取决于你。 如果您需要更详细的分析，我们可以进一步讨论。

比较拟合优度其实就是看哪个模型更好地解释了数据。简单来说就是：
1．首先看R²值：值越高，模型解释数据的能力越好。 2.模型复杂性：虽然复杂的模型可以更好地解释，但如果太复杂也可能会过拟合。 3.残差分析：残差是实际值与预测值之间的差值。查看剩余分配。如果分布均匀，则说明拟合良好。
上周我刚刚参与了一个使用这些方法进行基准测试的项目。由您决定哪种模型最适合您的数据。