❓Какова роль скорректированного (R^2) в выявлении переобучения линейной модели

Обычный (R^2) измеряет долю объяснённой дисперсии, но он всегда увеличивается при добавлении новых признаков, даже если они не несут полезной информации.

Скорректированный (R^2) учитывает количество признаков и штрафует за включение переменных, которые мало улучшают модель.

Интерпретация для обнаружения переобучения:
🔹 Если обычный (R^2) растёт, а скорректированный остаётся примерно на том же уровне или падает, это сигнализирует о том, что новые признаки не повышают реальную обобщающую способность модели.
🔹 Значительная разница между (R^2) и скорректированным (R^2) может указывать на переобучение.

Таким образом, скорректированный (R^2) помогает балансировать сложность модели и её качество, предотвращая слепое добавление признаков.

🐸 Библиотека собеса по Data Science