rhythm回归中的相关系数和决定系数概念及Python实现
衡量⼀个回归模型常⽤的两个参数：⽪尔逊相关系数和R平⽅
⼀、⽪尔逊相关系数
在统计学中，⽪尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），⼜称⽪尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs），是⽤于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。
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实际可⽤如下公式进⾏计算：meghan allen
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若⼤于0，表⽰正向相关，⼩于0，表⽰负向相关，等于0，表⽰不相关
determines⼆、决定系数：R平⽅值
定义：反应因变量的全部变异能通过回归关系被⾃变量解释的⽐例。
特别的对于简单线性回归模型时：
其中（Sum square regression）表⽰所有预测值与平⽅值的变异量，（Sum square total）表⽰所有真实值与平⽅值的变异量，（Sum square regression）表⽰真实值与预测值的变异量
例如当为0.8时，表⽰80%可以⽤模型来解释
jason实际应⽤中，为了抵消样本数量对评估参数的影响，我们需要对R平⽅表⽰式进⾏修正为：
表⽰样本的R平⽅值，表⽰样本⼤⼩，表⽰预测值数量
漂亮的英文名字三、python代码实现
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对于简单线性回归，分别计算相关系数和决定系数，并验证公式：
通过结果验证，简单线性回归模型中，成⽴
