残差和相关系数的区别?

残差是实际值与预测值之间的差距，反映模型预测的误差大小；相关系数则衡量两个变量之间的线性关系强度，取值范围在-1到1之间。

区别

残差：指数据点与回归线垂直方向的偏差，用于评估模型的拟合效果。残差越小，说明预测越准确。例如，房价预测模型中，某房屋实际售价500万，预测480万，残差就是20万。通过分析残差分布，可以发现数据中的异常值或模型缺陷。

相关系数：表示两个变量同步变化的程度。值为1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无线性关系。例如，身高和体重的相关系数接近0.8，说明两者关系紧密；而鞋码和数学成绩的相关系数接近0，表示两者基本无关。相关系数不涉及具体数值差距，只关注变化趋势。