R-Squared (R²) là một khái niệm thống kê được sử dụng trong mô hình hồi quy và phân tích tương quan. Nó cung cấp thước đo mức độ phù hợp của các điểm dữ liệu với một mô hình hoặc đường thống kê. Hệ số R² là một số từ 0 đến 1, với 0 biểu thị rằng mô hình không giải thích bất kỳ phương sai nào trong dữ liệu và 1 biểu thị rằng mô hình giải thích tất cả phương sai trong dữ liệu.
Trong phân tích hồi quy, R2 được sử dụng để xác định mức độ mà một biến phụ thuộc (biến được dự đoán) có thể được dự đoán bởi một hoặc nhiều biến độc lập (các biến được sử dụng trong mô hình). R² bằng 1 có nghĩa là mô hình giải thích được 100% phương sai của biến phụ thuộc; R2 càng thấp thì mô hình giải thích được càng ít phương sai.
Trong học máy, R² thường được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của các mô hình phân loại hoặc hồi quy với một tập dữ liệu nhất định. R2 càng cao thì phương sai được giải thích càng nhiều.
R² cũng được sử dụng trong phân tích tương quan, trong đó nó đo mức độ liên kết tuyến tính giữa hai biến. R² cao cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa các biến, trong khi R² thấp cho thấy mối tương quan yếu.
R² có thể là một công cụ hữu ích để hiểu dữ liệu và đánh giá tính chính xác của các dự đoán hoặc mô hình, với R² cao hơn thường cho thấy dự đoán đáng tin cậy hơn.
