« Coefficient de détermination » : différence entre les versions
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Le coefficient de détermination correspond à la proportion de la variance de la variable dépendante qui est prévisible à partir de la ou des variables indépendantes. | Le coefficient de détermination correspond à la proportion (ou pourcentage) de la variance de la variable dépendante qui est prévisible à partir de la ou des variables indépendantes. | ||
Le coefficient de détermination ou R au carré mesure la force de la relation entre un modèle et la variable dépendante sur une échelle de 0 à 100 % ou 0 à 1. | |||
Il s'agit du carré de la corrélation entre deux variables (r2). Il exprime la quantité de dispersion entre les deux variables. | Il s'agit du carré de la corrélation entre deux variables (r2). Il exprime la quantité de dispersion entre les deux variables. | ||
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''' Coefficient de determination R<sup>2</sup>''' | '''Coefficient de determination R<sup>2</sup>''' | ||
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Version du 10 septembre 2024 à 15:04
Définition
En statistique et apprentissage automatique, le coefficient de détermination, noté R² ou r² et prononcé "R au carré", est la mesure de la qualité de prédiction d’une régression linéaire.
Compléments
Le coefficient de détermination correspond à la proportion (ou pourcentage) de la variance de la variable dépendante qui est prévisible à partir de la ou des variables indépendantes.
Le coefficient de détermination ou R au carré mesure la force de la relation entre un modèle et la variable dépendante sur une échelle de 0 à 100 % ou 0 à 1.
Il s'agit du carré de la corrélation entre deux variables (r2). Il exprime la quantité de dispersion entre les deux variables.
Français
Coefficient de determination
Coefficient de determination R2
R au carré
R2
Anglais
Coefficient of determination
Coefficient of determination R2
R2
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki, Sihem Kouache
