R-Squared (R²) هو مفهوم إحصائي يستخدم في نماذج الانحدار وتحليل الارتباط. فهو يوفر مقياسًا لمدى ملاءمة نقاط البيانات لنموذج أو خط إحصائي. معامل R² هو رقم يقع بين 0 و1، حيث يشير 0 إلى أن النموذج لا يفسر أيًا من التباين في البيانات، ويشير 1 إلى أن النموذج يفسر كل التباين في البيانات.
في تحليل الانحدار، يتم استخدام R² لتحديد مدى إمكانية التنبؤ بالمتغير التابع (المتغير الذي يتم التنبؤ به) بواسطة متغير مستقل واحد أو أكثر (المتغيرات المستخدمة في النموذج). يعني R² بقيمة 1 أن النموذج يشرح 100% للتباين في المتغير التابع؛ كلما انخفض R²، قل التباين الذي يوضحه النموذج.
في التعلم الآلي، غالبًا ما يتم استخدام R² في تقييم مدى ملاءمة نماذج التصنيف أو الانحدار لمجموعة بيانات معينة. كلما ارتفع R²، تم توضيح التباين أكثر.
يستخدم R² أيضًا في تحليلات الارتباط، حيث يقيس درجة الارتباط الخطي بين متغيرين. يشير ارتفاع R² إلى وجود ارتباط قوي بين المتغيرات، بينما يشير انخفاض R² إلى وجود ارتباط ضعيف.
يمكن أن تكون R² أداة مفيدة لفهم البيانات وتقييم دقة التنبؤات أو النماذج، حيث يشير ارتفاع R² بشكل عام إلى تنبؤ أكثر موثوقية.
