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• R-squared
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  Statistics · $R^2$ 是评估回归模型拟合优度（Goodness of Fit）的指标，衡量模型相对于“始终预测目标均值”的基线，解释目标变量波动的程度。 · $$ · R^2 = 1 - \frac{SS{res}}{SS{tot}}

• RMSE
  笔记 · Statistics

  Statistics · RMSE（Root Mean Square Error）用于衡量回归模型的预测值与真实值之间的误差大小。它先对误差求平方、取平均，再开平方，因此最终单位与目标变量相同。 · $$ · \mathrm{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum{i=1}^{n}(yi - \hat{y}i)^2}

• Stacked Ridge
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  Statistics · Stacked Ridge 是 Stacking（堆叠泛化）的一种实现：先由多个基础模型产生预测结果，再以这些预测结果作为特征训练 Ridge Regression 元模型，输出最终预测。 · “Staged Ridge”不是常见的标准名称；本页使用 Stacked Ridge 指以 Ridge 作为 stacking 元学习...

• Statistics Glossary
  笔记 · Statistics

  Statistics · | abbr. | stand for | cn | · | OLS | Ordinary Least Squares | 普通最小二乘法 | · | WLR | Weighted Linear Regression | 加权线性回归 |

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• R-squared
  笔记 · R-squared ($R^2$, 决定系数)

  Statistics · $R^2$ 是评估回归模型拟合优度（Goodness of Fit）的指标，衡量模型相对于“始终预测目标均值”的基线，解释目标变量波动的程度。 · $$ · R^2 = 1 - \frac{SS{res}}{SS{tot}}

• RMSE
  笔记 · RMSE ($\mathrm{RMSE}$, 均方根误差)

  Statistics · RMSE（Root Mean Square Error）用于衡量回归模型的预测值与真实值之间的误差大小。它先对误差求平方、取平均，再开平方，因此最终单位与目标变量相同。 · $$ · \mathrm{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum{i=1}^{n}(yi - \hat{y}i)^2}

• Stacked Ridge
  笔记 · Stacked Ridge（堆叠 Ridge）

  Statistics · Stacked Ridge 是 Stacking（堆叠泛化）的一种实现：先由多个基础模型产生预测结果，再以这些预测结果作为特征训练 Ridge Regression 元模型，输出最终预测。 · “Staged Ridge”不是常见的标准名称；本页使用 Stacked Ridge 指以 Ridge 作为 stacking 元学习...

• Statistics Glossary
  笔记 · Glossary

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