一、R2的概念
调整的R2是多元线性回归中的一个重要指标，它反映了通过添加自变量而得到的模型拟合程度的提高。R2越高，表示模型越能够解释响应变量的方差，从而更好地预测未知数据。
调整的R2则在R2的基础上，加入了自变量个数的惩罚项，防止模型过度拟合。因此，调整的R2可以更好地衡量模型的泛化能力。
二、R2和调整的R2的计算方法
在多元线性回归模型中，R2的计算方法为：
R2 = 1 - SSE/SST
其中，SSE为残差平方和，SST为总平方和。
而调整的R2的计算方法为：
调整的R2 = 1 - (1-R2)(n-1)/(n-p-1)
其中，n为样本量，p为自变量个数。
三、影响R2和调整的R2的因素
1.自变量个数
当自变量个数增加时，R2会随之增加，因为模型可以更好地拟合训练数据。然而，调整的R2则会惩罚多余的自变量，避免模型过度拟合。因此，当自变量个数过多时，调整的R2会下降。
2.样本量
样本量越大，模型可以更充分地学习数据的特征，从而提高拟合程度。因此，随着样本量的增加，R2会增加。然而，调整的R2会进行惩罚，因此样本量对其影响不太明显。
3.特征强度
特征强度指的是自变量与因变量之间的线性关系程度。如果自变量与因变量之间的关系比较强，那么模型可以更准确地拟合数据。因此，特征强度越高，R2和调整的R2也会越高。
四、R2和调整的R2的应用场景
R2和调整的R2可以用来评估多元线性回归模型的拟合程度和预测能力。
一般来说，R2越高，模型的拟合程度越好，但需要注意过度拟合的问题。而调整的R2则可以避免过度拟合，并且能够更好地衡量模型的泛化能力。
因此，当我们需要选择最适合的自变量子集或调整模型时，可以使用调整的R2作为评价指标。同时，当我们需要对未知数据进行预测时，也可以使用R2和调整的R2来评估模型的预测能力。
五、代码示例
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 构造数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([10, 20, 30, 40])
# 创建模型并进行拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 计算R2和调整的R2
y_pred = model.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)
n = X.shape[0]
p = X.shape[1]
adj_r2 = 1 - (1-r2)*(n-1)/(n-p-1)
print('R2:', r2)
print('Adjusted R2:', adj_r2)
六、总结
调整的R2是多元线性回归中重要的评估指标之一，可以用于衡量模型的拟合程度和泛化能力。同时，R2和调整的R2也可以用来选择最适合的自变量子集或评估模型的预测能力。在实际应用中，需要结合实际问题和数据特征，合理选择评价指标。