R2乗

R2乗（決定係数としても知られる）は，データ・ポイントが線形回帰モデルにどの程度関係するかを測定するのに使われる統計量である．これは，従属変数の変動のどれだけがモデル中の独立変数によって説明できるかの尺度である．R2乗の値は，しばしば0と1の間の値で表現され，0は独立変数と従属変数の間に相関がないことを示し，1はそれらの間に完全な相関があることを示す．

R2乗は、コンピューティングやプログラミングの分野でよく使用され、特にサイバーセキュリティでは、データポイント間の相関関係を探したり、異なる入力間の相関関係を判断したりする際に役立ちます。マルウェアの特定や、他の方法では判別が困難な大規模なデータセット内の傾向の分析に役立ちます。

コンピューティングでは、R2乗は予測モデルの精度評価、外れ値やクラスターの特定、異なるモデルの比較、データセットの傾向の検出に使用できる。また、機械学習や深層学習アプリケーションで使用される線形回帰モデルの精度を評価するためにも使用できます。

R2乗は、コンピュータ科学者やサイバーセキュリティの専門家にとって重要な統計値であり、データモデルや予測モデルの有効性を示す指標となる。また、与えられたデータセット内のさまざまなデータ・ポイント間の関係を理解するための有用なツールでもある。