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1. logistics模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断吗

1、logistics模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断吗

进行比较，λ检验不显著表示模型很好的拟合了数据，检验显著时表示模型拟合数据不好。02 预测准确性 除了拟合优度之外，对Logistic回归模型的另一种评价是模型的预测准确性。在线性回归中，人们往往对确定系数R的值感兴趣，因为它描述的是因变量的变动中由模型的自变量所“解释”百分比。

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。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n_2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R_。

决定系数（R_）：决定系数是衡量回归模型拟合优度的指标，它表示自变量和因变量之间的相关程度。决定系数的值介于0和1之间，越接近1表示拟合程度越好。均方误差（MSE）：均方误差是衡量回归模型预测值与实际值之间差异的指标。MSE的值越小表示拟合程度越好。

决定系数。决定系数是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优。

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