Coefficient de détermination (R²)
Le coefficient de détermination, noté R², mesure la proportion de variance de la variable dépendante expliquée par les variables indépendantes dans un modèle de régression. Introduit par Karl Pearson à la fin du XIXe siècle, le R² est l'une des métriques les plus utilisées pour évaluer la qualité d'ajustement d'un modèle aux données observées.
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Sources
- Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 187, 253-318. link ↗
- Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 2(11), 559-572. DOI: 10.1080/14786440109462720 ↗
- Fisher, R. A. (1922). On the mathematical foundations of theoretical statistics. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 222, 309-368. DOI: 10.1098/rsta.1922.0009 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Coefficient of Determination. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/model-evaluation/r-squared
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- R-carré ajusté (R²_adj)Évaluation de modèles↔ compare
- Critère d'information d'Akaike (AIC)Évaluation de modèles↔ compare
- Critère d'information bayésien (BIC)Évaluation de modèles↔ compare
- Erreur Absolue Moyenne (EAM)Évaluation de modèles↔ compare
- Erreur quadratique moyenne (RMSE)Évaluation de modèles↔ compare
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