「R² が 1 に近いほど良い、の意味」
回帰分析で R² が 1 に近いほど良いモデル、と聞きますが、これ何の数字でしょうか。R² は「全体の変動のうち、回帰モデルで説明できる割合」。R² = 0.85 なら、データのばらつきの 85 パーセントをモデルが説明してる、ということ。残り 15 パーセントは誤差や別の要因。AI の IA で回帰を使うなら、R² の値だけじゃなく「何が説明できて何ができてないか」まで考察すると評価が一気に上がります。
Manim：散布図に回帰直線、説明できる変動（縦線が直線まで）と説明できない残差（縦線が点まで）を 2 色でハイライト。
