決定係数の考え方を、線形回帰の外に一般化する - Qiita

はじめに 決定係数 は、線形回帰モデルのあてはまりの良さを測るための指標です。通常は0~1の値をとり、モデルの予測性能がどのくらい高いのかを直観的に伝えてくれるため、実務のコミュニケーションでも重要な役割を果たします。 しかし通常よく知られる決定係数は二乗誤差を前提とした線形回帰のみを想定しており、ひとたび線形回帰モデルの以外のモデルや誤差関数に手を伸ばし始めると、決定係数を評価指標として使えなくなってしまうという課題があります。 予測モデルをビジネスに活用する上で、誤差関数に実務の事情を反映してカスタマイズする姿勢は大切です。予測を上に外すと下に外すのでは重要度が異なったり、説明変数の値によって精度の優先度が高いゾーンや低いゾーンがああったりなど、ビジネスの事情を誤差関数に込めることができれば、ビジネスのニーズに寄り添ったモデルの獲得につながります。 今回の記事では、決定係数を線形回帰以