pyspark mllib解释了线性回归的方差

Question

我有一个0.84 r2的回归线性简单模型。 我该如何解释该函数的输出，解释方差为155

explainedVariance = 1 - variance(y - \hat{y}) / variance(y)

https://spark.apache.org/docs/2.0.1/api/java/org/apache/spark/ml/regression/LinearRegressionSummary.html#explainedVariance()

\ hat {y} 是什么意思？

def explainedVariance(self):
    """
    Returns the explained variance regression score.
    explainedVariance = 1 - variance(y - \hat{y}) / variance(y)
    """
    return self.call("explainedVariance")