导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据拟合的误差多少合适的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
线性回归拟合优度为多少比较合适
R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。
拟合优度为指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
R²等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比（在MATLAB中，R²=1-"回归平方和在总平方和中所占的比率"）。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。
扩展资料：
线性回归拟合优度的运用：
1、假定一个总体可分为r类，现从该总体获得了一个样本——这是一批分类数据，需要我们从这些分类数据中出发，去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。
2、进行了一元概率分布EDF型检验的功效模拟，将修正AD检验统计量应用于线性回归模型误差分布正态性检验。
3、拟合优度为一个统计术语，衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。
参考资料来源：百度百科-拟合优度
多元线性回归标准误差多少算正常
回归标准误差小于0.5算正常
回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测
回归算法(模型):用平均值，期望，方差，标准差进行预测估计
回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
通过指数来进行判断即可，线性就是每个变量的指数都是1(一次方)，为直线形态，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1(二次方或多次方)，为曲线形态。
一元线性回归：
若X与Y之间存在着较强的相关关系，则我们有Y≈α+βX
若α与β的值已知，则给出相应的X值，我们可以根据Y≈α+βX得到相应的Y的预测值
二阶拟合曲线最大误差是多少
0.1%。计算实例中，二阶拟合曲线最大相对误差不超过0.1％，计算机CPU时间不超过20s，实验结果表明，该方法性能良好，在电容量分析方面有广阔的应用前景。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据拟合的误差多少合适的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。