R²

Эта цифра — быстрый индикатор качества прогноза. Без неё сложно понять, работает ли формула или вы подгоняете кривую под шум. R² используют в аналитике, экономике и машинном обучении для сравнения моделей. Слишком низкий R² говорит о бесполезности модели, слишком высокий (близкий к 1) — о переобучении, когда модель запоминает колебания вместо реальных закономерностей.

Интуитивно: если предсказывать по среднему, ошибка велика. Добавив факторы, вы сокращаете ошибку; R² — это доля сокращённой ошибки относительно простого усреднения. Чем ближе к 1, тем точнее предсказания. Обычно значение от 0 до 1, но для плохих моделей бывает отрицательным.

Практический пример. Сеть магазинов прогнозирует продажи мороженого. Модель, учитывающая только температуру, даёт R² = 0,7: 70% колебаний объясняются жарой. Добавив выходные дни, получают R² = 0,85. Значит, учёт недельного цикла улучшает прогноз на 15 процентных пунктов, и видно, стоит ли усложнять расчёты.

Итог: R² — удобный способ измерить полезность модели, но не абсолютная истина. Он не скажет, правильно ли выбраны переменные и нет ли скрытых ошибок. Тем не менее умение читать этот коэффициент помогает не тонуть в числах и опираться на реальную силу связей, а не на случайные совпадения.