我观看了一些关于回归算法的视频，包括线性回归、多项式回归、决策树和随机森林。但在解释R平方和调整后的R平方时，尤其是关于增加更多变量如何影响模型的部分，我不太理解。

我查阅了各种在线资源，试图找到这两个指标的最简单解释，以及它们如何帮助我们决定如何使模型更加稳健。

回答：

这并不是一个关于pandas或Python的问题，而更像是一个统计学问题。不管怎样，这里有一个简短的解释。

R平方指的是特定模型的拟合优度，不考虑独立变量的数量。而调整后的R平方则考虑了独立变量的数量。

所以，如果你有一个回归方程，例如

y = mx + nx1 + ox2 + b

R平方会告诉你这个方程描述数据的效果如何。如果你增加更多的独立变量（p, q, r, s …），R平方的值会提高，因为你本质上是在更具体地定义你的样本数据。（小心，这可能会导致过拟合——也就是说，你可以完美地描述训练数据，但无法正确预测新数据）。使用调整后的R平方指标会考虑你增加了更多的独立变量，并且会因为你增加了不适合样本数据的变量而“惩罚”结果。这是一种测试变量的好方法，可以通过一次增加一个变量并检查调整后的R平方何时开始恶化，或者从所有变量开始并一次移除一个变量，直到调整后的R平方不再改善。

这里有一个关于这两个指标的统计描述的解释。