결정 계수(R-squared, R2)와 정확도(Accuracy)

R-squared(R2)와 정확도(Accuracy)는 두 가지 다른 평가 지표로, 각각 회귀 문제와 분류 문제에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용된다.

1. R-squared (R2):
      - R-squared는 회귀 문제에서 모델의 설명력을 나타내는 지표이다.
      - 모델이 예측한 값과 실제 관측값 간의 분산의 비율을 나타낸다.  
      - 값의 범위는 0에서 1 사이로, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명하고 있는 것을 나타낸다. 0에 가까울수록 모델의 예측이 실제 데이터와 거의 관련이 없다는 것을 의미한다.
      - R-squared는 주로 연속적인 결과 값이 있는 회귀 문제에서 사용된다.
   
   
2. 정확도 (Accuracy):
      - 정확도는 분류 문제에서 모델의 분류 성능을 평가하는 지표이다.
      - 분류 모델이 예측한 클래스가 실제 레이블과 얼마나 일치하는지를 나타낸다.
      - 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서는 정확도가 잘못된 평가 결과를 줄 수 있으므로 주의해야 한다.
   
   요약하면, R-squared는 회귀 문제에서 모델의 예측과 실제 데이터의 관계를 측정하며, 0에서 1 사이의 값을 가진다. 반면에 정확도는 분류 문제에서 모델의 분류 성능을 측정하며, 올바르게 분류된 비율을 나타낸다.